配置工作负载信息。 在“容器配置>基本信息”中设置xGPU配额： 显存：显存值单位为MiB，需为正整数，且为128的倍数。若配置的显存超过单张GPU卡的显存，将会出现无法调度状况。 算力：算力值单位为%，需为5的倍数，且最大不超过100。 当显存设置为单张GPU卡的容量上限或算力设置为100%时，将会使用整张GPU卡。

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Premises提供的GPU虚拟化功能优势如下： 灵活：精细配置GPU算力占比及显存大小，算力分配粒度为5%GPU，显存分配粒度达MB级别。 隔离：支持显存和算力的严格隔离，支持单显存隔离，算力与显存同时隔离两类场景。 兼容：业务无需重新编译，无需进行CUDA库替换，对业务无感。

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用户在Windows设备管理器显示适配器中查询显卡属性，发现设备状态中存在错误“由于该设备有问题，Windows已将其停止”。 判断方式 确认用户发生问题时的操作，是否有出现显存OOM。 如果用户使用的是vGPU实例，确认实例安装的驱动与主机的驱动版本是否匹配。 登录实例所在主机。 执行nvidia-smi命令，查看驱动版本，并对照版本配套关系。

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卡序号，观测GPU虚拟化的可用显存。 比较步骤2和步骤3的可用显存。 由于GPU厂商的驱动程序，本身就会占用一定量的物理显存，量级在300MB左右，这属于正常现象。例如Tesla T4配套510.47.03，驱动程序默认会占用280MiB；而该显存占用与厂商的驱动程序版本也有一定

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GPU虚拟化的优势 CCE提供的GPU虚拟化功能优势如下： 灵活：精细配置GPU算力占比及显存大小，算力分配粒度为5%GPU，显存分配粒度达MiB级别。 隔离：支持显存和算力的严格隔离，支持单显存隔离，算力与显存同时隔离两类场景。 兼容：业务无需重新编译，无需进行CUDA库替换，对业务无感。

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单击集群名称进入集群，在左侧选择“工作负载”，在右上角单击“创建负载”。 配置工作负载信息。在“容器配置>基本信息”中设置GPU配额： 显存：显存值单位为Mi，需为正整数，若配置的显存超过单张GPU卡的显存，将会出现无法调度状况。 算力：算力值单位为%，需为5的倍数，且最大不超过100。 图1 配置工作负载信息

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gpuMemCapacity 显存容量 该指标用于统计测量对象的显存容量。 ≥0 兆字节（MB） gpuMemUsage gpuMemUsage 显存使用率 该指标用于统计测量对象已使用的显存占显存容量的百分比。 0～100 百分比（%） gpuMemUsed gpuMemUsed 显存使用量 该指标用于统计测量对象已使用的显存。

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com/gpu配额（即配置nvidia.com/gpu为小数，例如0.5）时将通过虚拟化GPU提供，实现GPU显存隔离，按照设定值的百分比为容器分配GPU显存（例如分配0.5×16GiB=8GiB的GPU显存，该数值需为128MiB的整数倍否则会自动向下取整）。如果在开启兼容能力前工作负载中已经使用nvidia

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当CUDA应用程序创建时，会在GPU卡上申请一小部分UVM显存（在Nvidia Tesla T4上大约为3 MiB），这部分显存属于管理开销，不受XGPU服务管控。 暂不支持同时在裸机环境以及该环境直通卡的虚拟机中同时使用。 XGPU服务的隔离功能不支持以UVM的方式申请显存，即调用CUDA API cud

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U计算能力的场景。例如图形渲染、工程制图。 推荐使用GPU加速型弹性 云服务器 ，基于NVIDIA Tesla M60硬件虚拟化技术，提供较为经济的图形加速能力。能够支持DirectX、OpenGL，可以提供最大显存1GiB、分辨率为4096×2160的图形图像处理能力。 更多信息，请参见GPU加速型。

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兆字节（MB） 显存可用量（aom_cluster_gpu_memory_free_megabytes） 该指标用于统计测量对象的显存可用量。 >0 兆字节（MB） 显存使用率（aom_cluster_gpu_memory_usage） 该指标用于统计测量对象已使用的显存占显存容量的百分比。

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PU来说较多的内存申请。 显存优化策略 由于大模型的参数成倍数的增长，远超出了单GPU物理显存所能承载的范围，大模型训练必然需要进行显存优化。显存优化要么是优化算法本身，降低模型算法的显存消耗；要么是去扩大显存，通过一些置换方式获得“额外“空间，由于显存物理大小一定，我们获得额外

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GPU各进程解码使用率 内存指标 cce_gpu_memory_used GPU卡 GPU显存使用量 cce_gpu_memory_total GPU卡 GPU显存总量 cce_gpu_memory_free GPU卡 GPU显存空闲量 cce_gpu_bar1_memory_used GPU卡 GPU

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集群--XGPU设备显存使用率 集群--XGPU设备算力使用率 节点--XGPU设备显存使用率 节点--XGPU设备算力使用率 节点--XGPU设备数量 节点--XGPU设备显存分配量 GPU卡--XGPU设备显存使用率 GPU卡--XGPU设备显存分配量 GPU卡--XGPU设备显存分配率 GPU卡--XGPU设备算力使用率

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在创建作业时，若需选择资源规格，您可通过规格名称了解对应规格的相关信息，如加速卡显存、CPU核心数、内存、硬盘大小。 例如，“GPU: 1*GP-Vnt1(32GB) | CPU: 8 核 64GB 3200GB”中，32G为GPU显存、8核为CPU核心数、64GB为内存、3200GB为硬盘大小。

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必选（至少6选一） A4000 包年/包月收费 A4000双卡 RTX5000-16核32G内存16G显存 RTX5000-32核64G内存16G显存 A40-8核32G内存4G显存 A40-4核16G内存2G显存 CPU 可选 企业办公4u8g（包含80g高IO系统盘） 包年/包月收费 企业办公4u16g（包含80g高IO系统盘）

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混合调度（policy=5） 混合调度表示单张GPU卡支持单显存隔离和算力显存隔离类型。其中算力显存隔离的容器其隔离效果同固定算力（policy=1）完全一致，单显存隔离的容器共享算力显存隔离的容器分配后剩余的GPU算力。以max_inst=20为例，容器1、2为算力显存隔离容器，其分配的算力分别为5%、

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Ai1型 弹性云服务器 不支持规格变更。 Ai1型云 服务器 所在物理机发生故障时，云服务器支持自动恢复。 如何使用AI加速型云服务器 使用AI加速型云服务器的流程如下： 创建云服务器，详细步骤，请参考自定义购买E CS 。 在“规格”设置时，选择AI加速型相关规格。 在“镜像”设置时，可以选择“公共镜像”和“私有镜像”。

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/v1/{project_id}/flavors/{flavor_id}/os-extra_specs 表1 os_extra_specs数据结构说明（仅列举常用参数） 参数 参数类型 描述 ecs:performancetype String 云服务器规格的分类： normal：通用计算型 entry：通用入门型

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配置时limit和request配置相同 GPU虚拟化资源：显存 参数名 取值范围 默认值 是否允许修改 作用范围 volcano.sh/gpu-mem.128Mi 1-16384间整数 无 允许 - 虚拟化GPU显存资源，若配置limit和request相同，可独立配置 GPU虚拟化资源：算力

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通用计算增强型 2 新增API：查询云服务器组列表、查询云服务器组详情 新增API：查询云服务器组列表、查询云服务器组详情。 商用 查询云服务器组列表 查询云服务器组详情 3 控制台云服务器列表页上线帮助面板 控制台云服务器列表页上线帮助面板，通过帮助面板可以获取云服务器的相关操作指导。 - -

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