表1 按需计费的弹性 云服务器 样例 弹性云 服务器 的组成 说明 计费方式 弹性云服务器基础资源 包括vCPU、内存、镜像、GPU 按需计费 云硬盘 系统盘 按需计费 数据盘 按需计费 弹性公网IP - 按需计费 删除该弹性云服务器后，计费情况如下： 弹性云服务器基础资源：停止计费 云硬盘

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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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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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选择GPU节点驱动版本 使用GPU加速型云服务器时，需要安装正确的Nvidia基础设施软件，才可以使用GPU实现计算加速功能。在使用GPU前，您需要根据GPU型号，选择兼容配套软件包并安装。 本文将介绍如何选择GPU节点的驱动版本及配套的CUDA Toolkit。 如何选择GPU节点驱动版本

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/home/ma-user/user-job-dir/gpu-train/train.py --datasets=obs://modelarts-train-test/gpu-train/data_url_0 Horovod/MPI/MindSpore-GPU框架单机启动命令和分布式启动命令无区别。

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选择E CS 计费模式 购买ECS 登录Windows ECS 登录Linux ECS 管理GPU加速型ECS的GPU驱动 管理ECS配置信息 变更ECS规格（vCPU和内存） 变更ECS操作系统 查看弹性云服务器信息

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检查头显是否连接到平台并获取可连接GPU服务器的EIP。 检查云服务器安全组是否放通对应端口。 操作步骤 在头显连接的时候，检查云服务器列表页的云服务器是否状态为正常，如图1所示。 如果云服务器状态由“闲置”变为“正常”，表示头显已连接至VR云渲游平台，请直接跳转至2。 如果云服务器状态一直处于“闲置”，请跳转至5。

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如果GPU驱动安装失败或失效，请手动安装GPU驱动，详细内容，请参见（推荐）GPU加速型实例使用脚本安装GPU驱动（Linux）或（推荐）GPU加速型实例使用脚本安装GPU驱动（Windows）。 （可选）设置“安全防护”。 选择部分操作系统的公共镜像时，系统推荐您配套使用主机安全服务（Host Security

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（可选）备份镜像 封装镜像后，云服务器关机再开机，会解封装，无法直接使用。需要重新进行云服务器配置及封装。如有需要，可在封装镜像前，将云服务器进行备份。 在云服务器列表页面，找到已配置完成的云服务器，选择“更多 > 关机”，关闭云服务器。 等待云服务器关机后，选择“更多 > 镜像/备份

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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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Insufficient nvidia.com/gpu. 在CCE控制台使用GPU资源，只需在创建工作负载时，选择使用的GPU配额即可。 图1 使用GPU GPU节点标签 创建GPU节点后，CCE会给节点打上对应标签，如下所示，不同类型的GPU节点有不同标签。 $ kubectl get node

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SDK集成开发、连接头显设备。 网速满足要求后，佩戴头显设备，并选择SDK打包的APK。此时，头显将连接至VR云渲游平台并接入分配的GPU云服务器，头显中呈现GPU云服务器内实时渲染的VR应用画面。 连接3D应用包含任务：Windows SDK集成开发或Web SDK集成开发、使用集成开发后的

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1及以上版本 gpu-device-plugin插件：2.0.0及以上版本 步骤一：纳管并标记GPU节点 如果您的集群中已有符合基础规划的GPU节点，您可以跳过此步骤。 在集群中纳管支持GPU虚拟化的节点，具体操作步骤请参见纳管节点。 纳管成功后，给对应支持GPU虚拟化节点打上“accelerator:

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创建GPU虚拟化应用 本文介绍如何使用GPU虚拟化能力实现算力和显存隔离，高效利用GPU设备资源。 前提条件 已完成GPU虚拟化资源准备。 如果您需要通过命令行创建，需要使用kubectl连接到集群，详情请参见通过kubectl连接集群。 约束与限制 init容器不支持进行GPU虚拟化。

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监控GPU虚拟化资源 本章介绍如何在UCS控制台界面查看GPU虚拟化资源的全局监控指标。 前提条件 完成GPU虚拟化资源准备。 当前本地集群内存在节点开启GPU虚拟化能力。 当前本地集群开启了监控能力。 GPU虚拟化监控 登录UCS控制台，在左侧导航栏选择“容器智能分析”。 选择

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Serverless GPU使用介绍 概述 应用场景 父主题： GPU函数管理

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申请一台弹性云服务器并购买弹性公网IP，并在准备好的机器上安装必要的软件。 ModelArts提供了ubuntu系统的脚本，方便安装docker。 本地Linux机器的操作等同ECS服务器上的操作，请参考本案例。 创建ECS服务器 登录ECS控制台，购买弹性云服务器，镜像选择公共镜像，推荐使用ubuntu18

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如何处理infoROM错误 问题描述 Linux操作系统的云服务器在执行nvidia-smi命令报错“WARNING:infoROM is corrupted at gpu 0000:00:0D.0”，并且用户业务已经受到影响。 问题原因 健全性检查没有通过，GPU驱动程序不会使用或信任其内容（某些内容未被使用）。

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GPU A系列裸金属服务器没有任务，GPU被占用问题 问题现象 服务器没有任务，但GPU显示被占用。 图1 显卡运行状态 处理方法 nvidia-smi -pm 1 父主题： FAQ

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弹性伸缩组 1分钟 gpu_usage_gpu （Agent）GPU使用率 该指标用于统计弹性伸缩组的（Agent）GPU使用率，以百分比为单位。 计算公式：伸缩组中的所有云服务器（Agent）GPU使用率之和/伸缩组实例数 单位：百分比 0-100% 弹性伸缩组 1分钟 gpu_usage_mem

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