安装并配置GPU驱动 背景信息 对于使用GPU的边缘节点，在纳管边缘节点前，需要安装并配置GPU驱动。 IEF当前支持Nvidia Tesla系列P4、P40、T4等型号GPU，支持CUDA Toolkit 8.0至10.0版本对应的驱动。 操作步骤 安装GPU驱动。 下载GPU驱动，推荐驱动链接：

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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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GPU实例故障处理流程 GPU实例故障处理流程如图1所示，对应的操作方法如下： CES监控事件通知：配置GPU的CES监控后会产生故障事件通知。 故障信息收集：可使用GPU故障信息收集脚本一键收集，也可参考故障信息收集执行命令行收集。 GPU实例故障分类列表：根据错误信息在故障分类列表中识别故障类型。

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等资源按各自产品的计费方法（“包年/包月”或“按需计费”）进行收费。 如果用户不再使用该产品，需彻底停止计费，请直接删除相应产品。 竞享模式的竞价计费型实例、包含本地盘（如磁盘增强型、超高I/O型、H2型、P1型、P2型）、FPGA卡（如Fp1型、Fp1c型）或裸金属类型的按需/

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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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等资源按各自产品的计费方法（“包年/包月”或“按需计费”）进行收费。 如果用户不再使用该产品，需彻底停止计费，请直接删除相应产品。 竞享模式的竞价计费型实例、包含本地盘（如磁盘增强型、超高I/O型、H2型、P1型、P2型）、FPGA卡（如Fp1型、Fp1c型）或裸金属类型的按需/

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选择“独享带宽”时，该参数可见。支持设置独享带宽的大小。 按带宽计费：按照购买的带宽大小计费。 按流量计费：按照实际使用的流量来计费。 按流量计费与带宽大小无关，为了更好的VR体验，建议您将带宽大小调整为300Mbps。 按流量计费 > 300Mbit/s 支持多路会话 选择VR应用创建 云服务器 ，该参数可见。 勾选“

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Diffusion with diffusers。 推理业务迁移到昇腾的通用流程，可参考GPU推理业务迁移至昇腾的通用指导。 由于Huggingface网站的限制，访问Stable Diffusion链接时需使用代理服务器，否则可能无法访问网站。 在Stable Diffusion迁移适配时，更

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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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DD按日期哈希 适用场景 DD适用于按日期的天数进行分表，分表的表数就是日期的天数。 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 根据拆分键的时间值的日期的天数进行取余运算并得到分表下标。

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￥14619.16 AI公共资源池 对象存储服务 产品类型: 对象存储 | 标准存储单AZ存储包 | 300TB 1 包周期 ￥27372.00 studio，AI，BPaas使用 弹性公网IP 带宽费用: 独享 | 全动态BGP | 按带宽计费 | 100Mbit/s x5 弹性公网IP费用:

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监控数据、日志上传出现偏差。您可以选择合适的NTP服务器进行时间同步，从而保持时间一致。详细配置方法请参见如何同步NTP服务器？。 硬件测试 提交硬件给IEM进行测试。当前支持邮寄测试与远程测试两种方案。 邮寄测试：需要您提前按IEF硬件接入条件准备好测试机器，与IEM接口人联系

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p1服务器安装NVIDIA GPU驱动和CUDA工具包 操作场景 GPU加速型p1（physical.p1.large规格）裸金属服务器创建成功后，需安装NVIDIA GPU驱动和CUDA工具包，从而实现计算加速功能。 前提条件 已绑定弹性公网IP。 已下载对应操作系统所需驱动的安装包。

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p3服务器安装NVIDIA GPU驱动和CUDA工具包 操作场景 GPU加速型p3（physical.p3.large规格）裸金属服务器创建成功后，需安装NVIDIA GPU驱动和CUDA工具包，从而实现计算加速功能。 前提条件 已绑定弹性公网IP。 已下载对应操作系统所需驱动的安装包。

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GPU A系列裸金属服务器无法获取显卡如何解决 问题现象 在A系列裸金属服务器上使用PyTorch一段时间后，出现获取显卡失败的现象，报错如下： > torch.cuda.is_available() /usr/local/lib/python3.8/dist-packages/torch/cuda/__init__

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资源保留，不计费，不进行处理。 GPU 不计费 不含本地盘的“GPU加速型”实例，关机后GPU资源不再保留。 云硬盘（系统盘和数据盘） 计费 不受关机影响，仍然按资源计费原则正常计费。 带宽 计费 不受关机影响，固定带宽仍然按资源计费原则正常计费。 弹性公网IP的带宽费用：按需计费(按带宽计费)弹性公网IP的带宽费用。

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15:00:15', '%Y/%m/%d');-- 2020/07/22 date_parse(string, format) → timestamp 按format格式解析日期字面量。 select date_parse('2020/07/20', '%Y/%m/%d');-- 2020-07-20

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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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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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