创建弹性高性能计算集群 - 云服务器BCC | 百度智能云文档
创建弹性高性能计算集群 概述 本文介绍如何在控制台完成弹性高性能计算集群（EHC集群）的管理。 创建EHC集群 按以下步骤在控制台上创建EHC集群： 登录 云管理控制台 ，选择“产品服务 > 计算 > 云服务器 BCC”。 选择云服务器所在的区域， 如图数字1，侧边栏选择弹性高性能计算集群模块，在列表中可看到系统为您默认生成的EHC集群，如您不需要多个EHC集群来隔离网络，使用默认EHC集群即可。
创建弹性网卡 - 云服务器BCC | 百度智能云文档
创建弹性网卡 本章节为您介绍如何在控制台上创建弹性网卡。 前提条件 在相应地域已经创建私有网络VPC。 创建弹性网卡 登录 私有网络VPC控制台 。 在左导航栏选择 弹性网卡 ，点击 创建弹性网卡 。 填写下列配置信息 配置项 说明 当前地域 支持北京、上海、保定、广州、苏州、成都、武汉、香港，通过左上角地域进行切换 网卡名称 用户自定义弹性网卡名称。
弹性裸金属实例与弹性高性能计算集群实例halt能力配置说明 - 云服务器BCC | 百度智能云文档
弹性裸金属实例与弹性高性能计算集群实例halt能力配置说明 背景信息 弹性裸金属实例ebc与弹性高性能集群实例ehc的关机能力，依赖实例支持halt能力。如果不支持halt，开机时，有一定概率启动失败。 ebc与ehc最新发布的公共镜像已集成halt功能，如您使用最新的公共镜像创建了实例，可直接使用关机功能。
绑定和解绑弹性公网IP - 云服务器BCC | 百度智能云文档
绑定和解绑弹性公网IP 弹性公网IP（EIP）作为一个独立的产品为用户提供公网带宽服务，可以与任意BCC或BLB实例绑定或解绑，匹配用户的不同业务场景。 前提条件 如果您需要为BCC实例绑定EIP，请确保BCC实例满足以下条件： 地域必须和EIP的地域相同。 实例必须处于 已停止 、 运行中 状态。 实例的主网卡未绑定弹性公网IP。 绑定EIP 1.登录 云服务器BCC 控制台进入实例列表页面。
一个网站可以绑定多少个域名？ - 百度智能门户AIPAGE | 百度智能云文档
一个网站可以绑定多少个域名？ 根据AIPage的套餐限制： 基础版限制绑定1个 展示版限制绑定最多5个 官网版和营销版不限制域名绑定的最多数量 另外，每套AIPage默认提供1个备案配额，使用该配额可以对1个顶级域名进行备案。如果您有多个顶级域名需要绑定，则可以选择购买云服务器或者虚拟主机来增加配额数量，以对顶级域名进行备案。
弹性裸金属服务器 - 云审计BCT | 百度智能云文档
弹性裸金属服务器 操作者 事件类型 事件名称 事件说明 资源类型 资源名称 主账号/子用户 Console/API CreateBBC 创建BBC BBCInstance BBC ID 主账号/子用户 Console/API DeleteBBC 释放或删除BBC BBCInstance BBC ID 主账号/子用户 Console/API RebulidBBC 重装BBC BBCInstance BBC
百度太行·弹性裸金属服务器价格详情
云服务器BCC 专属服务器DCC GPU云服务器 弹性裸金属服务器 云手机 应用引擎 BAE 轻量应用服务器LS 弹性公网IP 私有网络 VPC 负载均衡 BLB 智能云解析 DNS 专线ET 云智能网 CSN 云防火墙 CFW 对象存储 BOS 文件存储 CFS 云磁盘 CDS 存储网关BSG 边缘计算节点 BEC 数据流转平台CloudFlow 内容分发网络 CDN 海外CDN 动态加速 DRCDN
弹性裸金属服务器 BBC - 云监控BCM | 百度智能云文档
弹性裸金属服务器 BBC 弹性裸金属服务器 BBC只包含实例监控（Instance）1种监控对象类型，实例监控包含的监控指标列表如下： 实例监控（Instance） 指标英文名称（metric name） 指标中文名称 单位 维度 备注 CpuContextSwitchSecond 每秒上下文切换次数 次/秒 InstanceId CpuIdlePercent CPU空闲率 % InstanceId
地域及可用区 - 弹性裸金属服务器 | 百度智能云文档
您可以通过开通 弹性公网IP 来付费获取通过公网跨地域访问BBC实例的功能。 若果您使用BLB负载均衡服务，需要注意BLB只能绑定同地域的BBC实例。 注意： 考虑到各地域的数据中心运营成本以及物理资源的成本差异，同一实例在不同地域的价格会略有差异。 可用区 可用区（Zone）指在同一地域内相互独立的IDC（Internet Data Center，互联网数据中心）。
AIAK推理加速组件 - GPU云服务器 | 百度智能云文档
配置步骤 环境准备 GPU云服务器资源。 AIAK推理加速的部署需满足以下运行环境。 AI开发框架版本：Pytorch 1.8及以上版本，Tensorflow 1.15及以上版本。 GPU运行环境：Cuda 10.2及以上版本，TensorRT 7及以上版本。 Python版本：3.6版本。
