第 第 4 章 章 NODE FEATURE DISCOVERY OPERATOR 4.1. 关于 NODE FEATURE DISCOVERY OPERATOR 4.2. 安装 NODE FEATURE DISCOVERY OPERATOR 4.3. 使用 NODE FEATURE DISCOVERY OPERATOR 4.4. 配置 NODE FEATURE DISCOVERY OPERATOR 上构建的驱动程序容器镜像的基础镜像。 特殊资源 Operator (SRO) 编配驱动程序容器的构建和管理，以便在现有 OpenShift 或 Kubernetes 集群上加载内核模块和驱动程序。 Node Feature Discovery (NFD) Operator 为 CPU 功能、内核版本、PCIe 设备供应商 ID 等添加 节点标签。 第 第 1 章 章 关于 关于专 专用硬件和 用硬件和驱动 驱动程序 Container Platform 集群。 已安装 OpenShift CLI（oc）。 以具有 cluster-admin 权限的用户身份登录 OpenShift CLI。 已安装 Node Feature Discovery (NFD) Operator。 流程 流程 1. 在 openshift-operators 命名空间中安装 SRO： a. 创建以下 Subscription CR，并将

第 第 3 章 章 NODE FEATURE DISCOVERY OPERATOR 3.1. 关于 NODE FEATURE DISCOVERY OPERATOR 3.2. 安装 NODE FEATURE DISCOVERY OPERATOR 3.3. 使用 NODE FEATURE DISCOVERY OPERATOR 3.4. 配置 NODE FEATURE DISCOVERY OPERATOR 3 章 NODE FEATURE DISCOVERY OPERATOR 了解 Node Feature Discovery（NFD）Operator 以及如何使用它通过编排节点功能发现（用于检测硬件 功能和系统配置的 Kubernetes 附加组件）来公开节点级信息。 3.1. 关于 NODE FEATURE DISCOVERY OPERATOR Node Feature Discovery 使用特定于节点的属性标记主机，如 PCI 卡、内核、操作 系统版本等。 NFD Operator 可以通过搜索 "Node Feature Discovery" 在 Operator Hub 上找到。 3.2. 安装 NODE FEATURE DISCOVERY OPERATOR Node Feature Discovery（NFD）Operator 编排运行 NFD 守护进程集需要的所有资源。作为集群管理 员，您可以使用

� 千亿级推荐模型应⽤ O1. 千亿级特征（TB级）的模型的在线/离 线训练，在线推理服务和持续上线 O2. 针对推荐特点的深度优化，达到业界先 进⽔平 推荐系统的核⼼特点 � Feature 1（基本特点） 1.1 User与推荐系统交互，7*24⼩时 流式学习 1.2 Item和User新增，离开/遗忘， Embedding空间动态变化。 短期命中的⾼频key随时间缓慢变化 时间（⼩ 时） � Feature 2（数据的时空特点） 2.1 短时间内只有部分item和user被 命中，只有部分参数被⽤到 � Feature 3（机器学习的特点） Embedding以稀疏的⽅式表达信息 ⼤规模推荐模型深度学习系统基本解决维度 分布式 系统 ⼤规模 模型 优化 算法 1. ⾼性能 2. 效果⽆ 损的优化 � Feature 1（基本特点） � Feature 2（数据的时空 特点） � Feature3（机器学习 的特点） ⼤规模推荐模型深度学习系统基本解决维度 分布式 系统 ⼤规模 模型 优化 算法 1. ⾼性能 2. 效果⽆ 损的优化 � Feature 1（基本特点） � Feature 2（数据的时空 特点） � Feature3（机器学习 的特点） 训练框架—基于参数服务器架构的分布式训练框架

4.1.3 使用内核特性 4.1.3.1 列出当前支持的 feature 内核的众多特性都集中存放在 src/feature/linux/，其中包括了特性的配置补丁，可以用于管理 已合入内核主线的特性和未合入的特性功能。 1 $ make feature-list 2 [ /labs/linux-lab/src/feature/linux ]: 3 + 9pnet 4 + core 为了使能内核模块支持，可以执行如下简单的操作： 1 // 设 置 大 写 的 FEATURE 将 自 动 保 存 到 配 置 文 件 中 2 $ make feature FEATURE=module 3 $ make kernel-olddefconfig 4 $ make kernel 4.1.3.3 启用 rust feature 以 x86_64/pc 开发板为例： 1 $ make BOARD=x86_64/pc kernel-cleanall 3 4 // 开 展 测 试 ， 这 里 的 小 写 是 为 了 节 省 时 间 ， 并 且 该 feature 设 定 不 会 保 存 ， 仅 当 次 测 试 有 效 5 $ make test f=rust m=rust_print 4.1.3.4 启用 kft feature 为了在 malta 开发板上验证基于 2.6.36 版本的 kft 特性，可以执行如下操作： 1 $

applications built with Kotlin/Wasm in a browser, you need to enable an experimental garbage collection feature. Learn more in Get started with Kotlin/Wasm. 互操作性 Kotlin/Wasm allows you to both use JavaScript values 函数替代 In 1.8.20, the entries property for enum classes was introduced as an Experimental feature. The entries property is a modern and performant replacement for the synthetic values() function functions added for symmetry with data classes: toString() , equals() , and hashCode() . This feature is particularly useful with sealed hierarchies (like a sealed class or sealed interface hierarchy)

4.1.3 使用内核特性 4.1.3.1 列出当前支持的 feature 内核的众多特性都集中存放在 src/feature/linux/，其中包括了特性的配置补丁，可以用于管理 已合入内核主线的特性和未合入的特性功能。 1 $ make feature-list 2 [ /labs/linux-lab/src/feature/linux ]: 3 + 9pnet 4 + core 为了使能内核模块支持，可以执行如下简单的操作： 1 // 设 置 大 写 的 FEATURE 将 自 动 保 存 到 配 置 文 件 中 2 $ make feature FEATURE=module 3 $ make kernel-olddefconfig 4 $ make kernel 4.1.3.3 启用 rust feature 以 x86_64/pc 开发板为例： 1 $ make BOARD=x86_64/pc kernel-cleanall 3 4 // 开 展 测 试 ， 这 里 的 小 写 是 为 了 节 省 时 间 ， 并 且 该 feature 设 定 不 会 保 存 ， 仅 当 次 测 试 有 效 5 $ make test f=rust m=rust_minimal 4.1.3.4 启用 kft feature 为了在 malta 开发板上验证基于 2.6.36 版本的 kft 特性，可以执行如下操作： 1 $

4.1.3 使用内核特性 4.1.3.1 列出当前支持的 feature 内核的众多特性都集中存放在 src/feature/linux/，其中包括了特性的配置补丁，可以用于管理 已合入内核主线的特性和未合入的特性功能。 1 $ make feature-list 2 [ /labs/linux-lab/src/feature/linux ]: 3 + 9pnet 4 + core 为了使能内核模块支持，可以执行如下简单的操作： 1 // 设 置 大 写 的 FEATURE 将 自 动 保 存 到 配 置 文 件 中 2 $ make feature FEATURE=module 3 $ make kernel-olddefconfig 4 $ make kernel 4.1.3.3 启用 rust feature 以 x86_64/pc 开发板为例： 1 $ make BOARD=x86_64/pc kernel-cleanall 3 4 // 开 展 测 试 ， 这 里 的 小 写 是 为 了 节 省 时 间 ， 并 且 该 feature 设 定 不 会 保 存 ， 仅 当 次 测 试 有 效 5 $ make test f=rust m=rust_minimal 4.1.3.4 启用 kft feature 为了在 malta 开发板上验证基于 2.6.36 版本的 kft 特性，可以执行如下操作： 1 $

applications built with Kotlin/Wasm in a browser, you need to enable an experimental garbage collection feature. Learn more in Get started with Kotlin/Wasm. 互操作性 Kotlin/Wasm allows you to both use JavaScript values 函数替代 In 1.8.20, the entries property for enum classes was introduced as an Experimental feature. The entries property is a modern and performant replacement for the synthetic values() function functions added for symmetry with data classes: toString() , equals() , and hashCode() . This feature is particularly useful with sealed hierarchies (like a sealed class or sealed interface hierarchy)

provide byte-level access. The popular kernel file system EXT4 can work with the Direct Access (DAX) feature to improve the data read and write performance of NVDIMMs. However, in terms of metadata management rmdir). EulerFS delivers much shorter latency and higher bandwidth over EXT4 and DAX alternatives. Feature Description • Hash table directory: Hash tables are used to manage directory entries, improving memory swapping mechanism is added for the user-mode storage framework and user requirements. Feature Description openEuler 21.09 inherits the following features from its earlier version: • Process-level

installed. The live kernel upgrade technology has emerged as the solution to these problems. Feature Description 1. Control program: It takes command of the whole live kernel upgrade process, exchanges recovering end-to-end services within seconds. 4. Restore the service process: Use the System Restore feature to restore the saved service status and resources. Application Scenarios Application scenario have a great impact on services in performance, security, and commissioning. To introduce a new feature, we may need to restart the service and host. As a result, the service client will be aware of