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如何在Linux系统中删除大量文件或文件夹 当文件数量过多时，您可以使用以下常用方式删除大量文件或文件夹，提高删除速度和预防文件系统卡顿。 rm命令 删除当前目录下所有文件：“*”代表当前目录下所有文件。
前提条件 已在云上和本地分别创建一台Linux操作系统的服务器。 服务器已完成弹性IP的配置，保证两台服务器间可以相互访问。 已创建SFS Turbo文件系统，并获取到文件系统的挂载地址。 已经获取到本地NAS存储的挂载地址。 资源规划 本章节介绍案例中使用的资源信息。
配置SFS Turbo和OBS联动 SFS Turbo HPC型文件系统支持无缝访问存储在对象存储OBS存储桶中的对象，您可以指定SFS Turbo内的文件目录与OBS对象存储桶进行关联。 登录SFS管理控制台，在左侧导航窗格中选择“SFS Turbo”。
SFS Turbo扩容类问题 SFS Turbo文件系统使用空间不足，可以扩容吗
SFS Turbo性能类问题 如何发挥SFS Turbo文件系统的最大性能
当您需要使用文件系统加密功能时，创建SFS Turbo文件系统无需授权。 文件系统加密的密钥 SFS Turbo文件系统无默认密钥，可以使用您已有的密钥或者创建新的密钥，请参见《数据加密服务用户指南》的“创建密钥”章节。
文件系统类型 本章节介绍了各种类型的SFS Turbo文件系统的特点、优势及应用场景。
SFS Turbo数据迁移实践 SFS Turbo数据迁移实践方案概述 通过云专线迁移数据至SFS Turbo（rclone工具） 通过跨服务器迁移数据至SFS Turbo（rclone工具） 通过云专线迁移数据至SFS Turbo（rsync工具） 文件系统之间迁移数据
SFS Turbo迁移类问题 如何在高性能弹性文件服务SFS Turbo和对象存储服务OBS之间进行数据迁移 如何将SFS Turbo部署至CCE SFS Turbo文件系统中的数据可以跨区域迁移吗 如何在高性能弹性文件服务SFS Turbo和云硬盘EVS之间进行数据迁移
支持文件系统挂载的操作系统 已通过兼容性测试的操作系统如表1所示。
提升单客户端访问SFS Turbo的性能（Linux） 操作场景 nconnect是Linux操作系统下NFS客户端的挂载参数，开启后支持NFS客户端与服务端之间建立多条TCP连接来提升吞吐性能。 前提条件 Linux内核为5.3及以上版本。
SFS Turbo文件系统支持在线扩容，扩容过程中挂载文件系统可能失败，建议业务低峰期扩容。 父主题： 面向AI场景使用OBS+SFS Turbo的存储加速实践
这里文件系统提示的报错是 Permission denied，实际上是由于该子目录不存在导致的。 图1 无子目录挂载 解决方法 如遇到以上问题，应该先挂载根目录，然后创建子目录后再对子目录进行挂载。 图2 挂载子目录 父主题： SFS Turbo挂载类问题
支付成功后，系统自动扣除欠费。 更多关于续费的信息（自动续费、导出续费清单、变更资费等）请参考续费管理。 有关订单、退订、优惠券、消费明细等更多信息请参考费用中心帮助文档。 父主题： SFS Turbo计费类问题
高性能弹性文件服务会占用用户的哪些资源 为保证SFS Turbo文件系统能够正常使用，SFS Turbo文件系统将会占用用户以下资源。 创建或扩容SFS Turbo文件系统时，会在用户填写的子网下创建多个私有IP和虚拟IP。
注意和说明 SFS Turbo时延性能依赖于NFS客户端与SFS Turbo之间的网络时延。NFS客户端与SFS Turbo处于同一VPC下，才能达到标准的时延性能。 安装fio 以Linux CentOS系统为例说明： 在官网下载fio。
是 => 重新创建文件系统或者选择已有文件系统进行挂载（文件系统与云服务器必须归属在同一VPC下）。 否 => 原因2。 原因2：执行挂载命令的云服务器和被挂载的文件系统不在同一VPC下。 登录管理控制台，查看云服务器归属的VPC和文件系统归属的VPC是否相同。
文件系统挂载超时 现象描述 使用mount命令挂载文件系统到云服务器，云服务器系统提示“timed out”。 可能原因 原因1：网络状态不稳定。 原因2：网络连接异常。 定位思路 排除网络问题后，重试挂载命令。 解决方法 原因1和原因2：网络状态不稳定；网络连接异常。
安全组端口开放规则如下： 为了确保SFS Turbo能够被您的弹性云服务器访问，在成功创建SFS Turbo后，系统将自动放通SFS Turbo中NFS协议需要的安全组端口，以免文件系统挂载失败。NFS协议所需要入方向的端口号为111、2049、2051、2052、20048。
原生Pytorch系框架在保存checkpoint时均直接持久化到存储系统，耗时与模型大小、存储的IO性能等密切相关，往往需要几分钟到几十分钟不等，为了保证训练状态的一致性，保存checkpoint时训练必须暂停，保存时间影响了训练过程的整体效率。
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