基于专属资源或边缘可用区创建的实例，基础资源（vCPU、内存）仍会保留。 镜像 不计费 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。

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请确保添加的设备ID不重复。 单击“下一步：添加 云服务器 ”。 添加云 服务器 。 添加GPU加速型云服务器，该云服务器用于部署应用，提供计算、图形实时渲染等功能。 部署云服务器：选择用于部署应用的云服务器。 新建：购买新的GPU加速型云服务器。 纳管：将在E CS 页面创建的GPU加速型云服务器纳入到VR云渲游平台管理。

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查看云服务器详情 操作场景 云服务器列表页面显示了所有已创建的GPU加速型云服务器信息。您可以参考如下操作查看云服务器详情。 云服务器详情中展示了如下信息： 云服务器名称、ID、状态等。 云服务器上会话的状态、当前应用、连接设备、连接用户等。 背景信息 VR云渲游平台中涉及的云服务器状态如表1所示。

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执行以下命令，查看安装结果。 lspci -d 10de: 图1 安装结果 GPU指标采集需要依赖以下驱动文件，请检查环境中对应的驱动文件是否存在。如果驱动未安装，可参见（推荐）GPU加速型实例自动安装GPU驱动（Linux）。 Linux驱动文件 nvmlUbuntuNvidiaLibraryPath

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客户端连接云渲游平台主要分为两种形式：Wifi连接、5G连接。 Wifi连接模式 图1 Wifi连接模式 表1 设备列表 角色 设备型号 CloudVR云服务器 华为云GPU加速型云服务器 路由器 支持5G wifi（推荐使用华为5G CPE Pro设备） 带宽 >=80Mbps 表2 Wifi环境 参数 设置

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处理方法 在云服务器上查找对应的NVIDIA驱动，并重新安装。操作如下： 登录GPU云服务器。 在C盘查找已安装的NVIDIA驱动。不同的云服务器类型，NVIDIA驱动在C盘的安装目录不同： G5型云服务器：C:\NVIDIA\412.16\setup.exe G5r型云服务器：C:\431

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用于标识GPU错误事件，提供GPU硬件、NVIDIA软件或您应用程序中的错误类型、错误位置、错误代码等信息。 查询XID报错信息方法如下： 登录弹性云服务器。 执行以下命令，查看是否存在xid相关报错，保存回显结果。 dmesg | grep -i xid 若检查项GPU节点上的XID异常为空，说明无XID消息。

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GPU实例故障分类列表 GPU实例故障的分类列表如表1所示。 表1 GPU实例故障分类列表 是否可恢复故障 故障类型 相关文档 可恢复故障，可按照相关文档自行恢复 镜像配置问题 如何处理Nouveau驱动未禁用导致的问题 ECC错误 如何处理ECC ERROR：存在待隔离页问题 内核升级问题

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兼容Kubernetes默认GPU调度模式 开启GPU虚拟化后，默认该GPU节点不再支持使用Kubernetes默认GPU调度模式的工作负载，即不再支持使用nvidia.com/gpu资源的工作负载。如果您在集群中已使用nvidia.com/gpu资源的工作负载，可在gpu-device-p

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置为GPU插件配置中指定的版本。 如果需要稳定升级GPU节点驱动，推荐使用通过节点池升级节点的GPU驱动版本。 前提条件 需要使用kubectl连接到集群，详情请参见通过kubectl连接集群。 操作步骤 如果您需要使用指定的NVIDIA驱动版本，可以在节点安装新版本GPU驱动，操作步骤如下：

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全动态BGP | 按带宽计费 | 10Mbit/s；弹性公网IP费用: 1个 1 超图IDeskTopX GPU加速型 | pi2.2xlarge.4 | 8vCPUs | 32GiB | GPU显卡: 1 * NVIDIA T4 / 1 * 16G 1 云数据库 RDS(for PostgreSQL)

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按“包年/包月”计费的云服务器对应的产品ID。 vpc_id String 云服务器所属的虚拟私有云ID。 EcmResStatus String 云服务器的冻结状态。 normal：云服务器正常状态（未被冻结）。 freeze：云服务器被冻结。 说明： 当云服务器被冻结或者解冻后，系统默认添加该字段，且该字段必选。

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Pi2型云服务器运行VR应用时，出现闪退 可能原因 Pi2型云服务器默认安装的是NVIDIA计算驱动，未安装图形驱动。 处理方法 安装图形驱动，并购买License激活，详情请参见GPU加速型云服务器安装GRID驱动。但是，如下设置请特别注意： GRID驱动下载地址：请单击这里。

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devices were found 处理方法 查看云服务器的实例规格，确认用户使用的镜像信息。 如果使用NVIDIA Tesla T4 GPU（例如，Pi2或G6规格），请参见T4 GPU设备显示异常进行处理。 如果使用其他规格的GPU云服务器，执行下一步。 查看系统日志“/var/lo

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安装nvidia-fabricmanager服务 A100/A800 GPU支持 NvLink & NvSwitch，若您使用多GPU卡的机型，需额外安装与驱动版本对应的nvidia-fabricmanager服务使GPU卡间能够互联，否则可能无法正常使用GPU实例。 本文以驱动版本470.103

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/nvidia-smi 若能正常返回GPU信息，说明设备可用，插件安装成功。 GPU驱动支持列表 当前GPU驱动支持列表仅针对1.2.28及以上版本的GPU插件。 如果您需要安装最新版本的GPU驱动，请将您的GPU插件升级到最新版本。 表1 GPU驱动支持列表 GPU型号 支持集群类型 机型规格

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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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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实例故障自诊断 GPU实例故障，如果已安装GPU监控的CES Agent，当GPU服务器出现异常时则会产生事件通知，可以及时发现问题避免造成用户损失。如果没有安装CES Agent，只能依赖用户对故障的监控情况，发现故障后及时联系技术支持处理。 GPU实例故障处理流程 GPU实例故障分类列表

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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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