关于yaml指定资源规格

当您使用yaml提交工作负载，容器云支持 通过 Annotation 指定 及 通过 Request、Limit 自动计算两种方式，指定为 Pod 资源的分配和上限。您可选择其中一种方式进行配置。

1. 通过Annotation指定

容器云支持在工作负载 yaml 中以添加 template annotation 的方式，显式的指定 Pod 资源规格。详情请参见Annotation说明。

2. 通过Request、Limit自动计算

2.1. Request/Limit的设置

CPU 资源允许设置的资源量，以核（U）为单位，允许值为整数。

内存资源允许设置的资源量，建议以 GiB 为单位，允许值为整数。

GPU资源通过指定参数 “nvidia.com/gpu”的值，允许值为整数。

2.2. Request/Limit的取值核算和规整

用户指定了Request/Limit之后，系统会自动计算 Pod 内所有容器的 Request 之和、Pod 内所有容器的 Limit最大值，分别按取两者中的较大者，并与Pod所支持的标准资源规格进行规整对齐。

注意：

• 如指定了工作负载 Template Annotation，则以 Annotation 配置为准进行规格规整，不进行 Request 及 Limit 核算。

• 无论如何设置 Request 及 Limit，其最终计算结果都会与标准资源规格进行匹配，且 Pod 最终分配的实际资源一定不会超出其中允许的标准规格。

2.3. CPU Pod 规格计算方法

步骤1: 分别计算Pod 的CPU、内存的核算数值

最终核算数值分别为Pod 内所有容器的 Request 之和、Pod 内所有容器的 Limit 中的最大值中的较大者。

步骤2: 依据取值做对齐标准资源规格的自动规整

自动规整，将以核算数值为基础，向最接近的标准资源规格进行靠拢匹配，同时需满足 【规整后的CPU和内存】>= 【核算的CPU和内存】，CPU匹配相近性优先于内存。

具体请参考 CPU标准资源规格。

注意：

• 若CPU、内存核算后的任一数值超过标准资源规格中的最大规格，则无法成功匹配规格，Pod将创建失败。

• 若CPU、内存核算后的数值均为0，则系统将选择默认规格“1核2GiB”。

• 若CPU、内存核算后，任一的数值为0，则以必须满足“不为0”的项为规整依据。

YAML示例如下：

    ## container1
    resources:
    limits:
      cpu: "4"
      memory: 4Gi
        requests:
      cpu: "2"
      memory: 4Gi

    ## container2
    resources:
    limits:
      cpu: "1"
      memory: 2Gi
    requests:
      cpu: "1"
      memory: 2Gi

根据以上代码，Request/Limit核算数值如下：

CPU 核算数值为：max((2+1),max(4,1)) = 4核

内存核算数值为：max((4+2),max(4,2)) = 6GiB

依据核算数值进行自动规整：

【CPU Pod 标准规格】不支持4核6GiB的 Pod 规格，按“ CPU 4核”对应规格中选择能满足内存要求的规格，则将内存调整为8GiB。最终分配资源和计费的 Pod 规格为4核8GiB。

2.4. GPU Pod 规格计算方法

GPU标准资源规格，是以GPU卡数为基准，并按不同比例配置固定的CPU和内存大小。因此GPU Pod的自动规整是以GPU的Request/Limit核算取值，匹配一致或最接近的较大值进行规格对齐。

步骤1: 计算Pod 的GPU的核算数值

GPU的设置参数为 “nvidia.com/gpu”。

最终核算数值，为 Pod 内所有容器的GPU Request 之和、Pod 内所有容器的GPU Limit 中的最大值中的较大者。

步骤2: 依据取值做对齐标准资源规格的自动规整

    ## container1
    resources:
    limits:
      cpu: "80"
      memory: 320Gi
      nvidia.com/gpu: "4"
    requests:
      cpu: "40"
      memory: 160Gi
      nvidia.com/gpu: "1"
    ## container2
    resources:
    limits:
      cpu: "80"
      memory: 320Gi
      nvidia.com/gpu: "6"
    requests:
      cpu: "40"
      memory: 160Gi
      nvidia.com/gpu: "3"

根据以上代码，GPU的Request/Limit核算数值如下：

GPU 核算数值为：max((1+3),max(4,6)) = 6卡

依据核算数值进行自动规整：

【GPU Pod 标准规格】不支持6卡的 Pod 规格，按“ GPU 8卡”（>= 6卡）对应规格，将CPU调整为80核，内存调整为320GiB。最终分配资源和计费的Pod 规格为8卡80核320GiB。