GPU节点驱动版本 选择GPU节点驱动版本 CCE推荐的GPU驱动版本列表 手动更新GPU节点驱动版本 通过节点池升级节点的GPU驱动版本 父主题： GPU调度

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设备。 init容器不支持使用GPU虚拟化资源。 GPU虚拟化支持显存隔离、显存与算力隔离两种隔离模式。单个GPU卡仅支持调度同一种隔离模式的工作负载。 使用GPU虚拟化后，不支持使用Autoscaler插件自动扩缩容GPU虚拟化节点。 XGPU服务的隔离功能不支持以UVM的方式申请显存，即调用CUDA

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按地址下载 您可以按照DDS提供的备份文件地址下载手动或自动备份文件，用于本地存储备份或者恢复数据库。 使用须知 通过DDS控制台下载的备份均为全量备份。 操作步骤 登录管理控制台。 单击管理控制台左上方的，选择区域和项目。 在页面左上角单击，选择“数据库 > 文档数据库服务 DDS”，进入文档数据库服务信息页面。

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G系列弹性 云服务器 GPU驱动故障 问题描述 在Windows系统的G系列弹性云 服务器 中，无法打开NVIDIA 控制面板，GPU驱动无法使用或GPU驱动显示异常。 可能原因 GPU驱动状态异常。 处理方法 打开Windows设备管理器，在显示适配器中查看GPU驱动状态。 GPU驱动显示

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WEEK按星期哈希 适用场景 WEEK适用于按周数的日期目进行分表，分表的表名的下标分别对应一周中的各个日期（星期一到星期天）。 使用说明 拆分键的类型必须是DATE/DATETIME/TIMESTAMP其中之一。 只能作为分表函数使用，但不能作为分库函数。 路由方式 根据拆分键

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到GPU。 处理方法 根据报错提示，请您排查代码，是否已添加以下配置，设置该程序可见的GPU： os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0,1,2,3,4,5,6,7' 其中，0为服务器的GPU编号，可以为0，1，2，3等，表明对程序可见的GP

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准备GPU虚拟化资源 CCE GPU虚拟化采用自研xGPU虚拟化技术，能够动态对GPU设备显存与算力进行划分，单个GPU卡最多虚拟化成20个GPU虚拟设备。本文介绍如何在GPU节点上实现GPU的调度和隔离能力。 前提条件 配置 支持版本 集群版本 v1.23.8-r0、v1.25

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YYYYMM按年月哈希 适用场景 适用于需要按年份与月份进行分库的场景，建议该函数与 tbpartition YYYYMM(ShardKey) 联合使用。 使用说明 拆分键的数据类型必须是DATE / DATETIME / TIMESTAMP其中之一。 路由方式 根据拆分键的时间

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多个主题，最后单击“确定”。 图2 增加订阅 按“订阅人”查看订阅详情。 在订阅页面左上方搜索框，输入订阅人名，单击或按回车键搜索。 可以快速查看订阅人基本信息，以及该帐号下所有订阅主题数、短信或邮件的订阅数。 图3 按订阅人筛选卡片 单击订阅人卡片，支持进一步查看订阅记录，包括订阅主题、主题描述、订阅方式等。

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间的市场价格计费。 后付费 按用户使用时长和选择的保障周期对应价格计费，实例释放后出所有整点账单。且使用期间进行关机等操作，仍然计费。 计费周期 秒级计费，按小时结算。 秒级计费，按小时结算。 关机计费 普通实例（不含本地盘的实例、不含FPGA卡的实例、非裸金属实例）关机后，基础

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存。 图1 基于OBS+SFS Turbo的华为云AI云存储解决方案 方案优势 华为云AI云存储解决方案的主要优势如下表所示。 表1 华为云AI云存储解决方案的主要优势 序号 主要优势 详细描述 1 存算分离，资源利用率高 GPU/NPU算力和SFS Turbo存储解耦，各自按需扩容，资源利用率提升。

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产品规格 计算资源规格 按政企业务对计算资源需求的不同，CloudPond将现有计算资源规格分为三类，请结合自身需求参考表1，初步判断业务所需的算力种类。然后根据计算资源规格章节查询具体可支持的配置型号。 表1 计算资源规格 计算资源种类 可支持算力种类 可发放虚拟机规格 通用计算单元

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按标签查询镜像 功能介绍 该接口用于按标签或其他条件对镜像进行过滤或者计数使用。 约束与限制 为兼容遗留数据，使用tags、not_tags、tags_any、not_tags_any参数时，不对查询条件中标签的key、value进行字符集校验。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口。

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String 资源规格的核数。 cpu String 资源规格CPU内存。 gpu_num Int 资源规格GPU的个数。 gpu_type String 资源规格GPU的类型。 spec_code String 云资源的规格类型。 max_num Int 以选择的最大节点数量。 storage

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存。 图1 基于OBS+SFS Turbo的华为云AI云存储解决方案 方案优势 华为云AI云存储解决方案的主要优势如下表所示。 表1 华为云AI云存储解决方案的主要优势 序号 主要优势 详细描述 1 存算分离，资源利用率高 GPU/NPU算力和SFS Turbo存储解耦，各自按需扩容，资源利用率提升。

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资源和成本规划 表1 基础资源清单 云服务 规格 数量 计费模式 可选/必选 参考价格（基础配置） 虚拟私有云 VPC 包含两个子网的虚拟公有云，其中一个私有子网 1 按需 必选 0.00 弹性公网IP EIP 带宽费用: 独享 | 静态BGP | 按流量计费 | 100Mbps 4

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存。 图1 基于OBS+SFS Turbo的华为云AI云存储解决方案 方案优势 华为云AI云存储解决方案的主要优势如下表所示。 表1 华为云AI云存储解决方案的主要优势 序号 主要优势 详细描述 1 存算分离，资源利用率高 GPU/NPU算力和SFS Turbo存储解耦，各自按需扩容，资源利用率提升。

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如何避免非GPU/NPU负载调度到GPU/NPU节点？ 问题现象 当集群中存在GPU/NPU节点和普通节点混合使用的场景时，普通工作负载也可以调度到GPU/NPU节点上，可能出现GPU/NPU资源未充分利用的情况。 问题原因 由于GPU/NPU节点同样提供CPU、内存资源，在一般

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应用GPU资源调度方式 IEF支持多应用共享的方式使用GPU显卡。 IEF支持单个应用使用多个GPU显卡。 GPU资源调度基于GPU显存容量，调度采用GPU显存预分配方式而非实时GPU显存资源。 当应用需要使用的GPU显存资源小于单个GPU卡显存时，支持以共享方式进行资源调度，对

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GPU插件检查异常处理 检查项内容 检查到本次升级涉及GPU插件，可能影响新建GPU节点时GPU驱动的安装。 解决方案 由于当前GPU插件的驱动配置由您自行配置，需要您验证两者的兼容性。建议您在测试环境验证安装升级目标版本的GPU插件，并配置当前GPU驱动后，测试创建节点是否正常使用。

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GPU虚拟化概述 CCE GPU虚拟化采用自研xGPU虚拟化技术，能够动态对GPU设备显存与算力进行划分，单个GPU卡最多虚拟化成20个GPU虚拟设备。相对于静态分配来说，虚拟化的方案更加灵活，最大程度保证业务稳定的前提下，可以完全由用户自己定义使用的GPU量，提高GPU利用率。

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