rfile文件内容： FROM tensorflow/tensorflow:1.15.0-gpu ADD gpu-demo /home/project/gpu-demo 其中ADD将gpu-demo工程拷贝到镜像的/home/project目录下，可以根据自己需要修改。 执行docker

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Integer 指定容器可使用的GPU显卡。 为容器分第一张显卡： GPU_IDX=0 GPU_CONTAINER_MEM Integer 设置容器内可使用的显存大小，单位 MiB。 为容器分配的显存大小为5120MiB： GPU_CONTAINER_MEM=5120 GPU_CONTAINER_QUOTA_PERCENT

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error较多，继续诊断是否达到换卡条件： 执行nvidia-smi –r命令，重置GPU。 执行nvidia-smi --query-retired-pages=gpu_name,gpu_bus_id,gpu_serial,retired_pages.cause,retired_pages

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云服务器 - GPU 1分钟 gpu_usage_gpu (Agent) GPU使用率 该指标用于统计测量对象当前的GPU使用率。 单位：百分比 采集方式（Linux）：通过调用GPU卡的libnvidia-ml.so.1库文件获取。 采集方式（Windows）：通过调用GPU卡的nvml

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对于使用第三方VR运行环境（如SteamVR）的用户，GPU云 服务器 创建完成或重启后，建议用户在连接头显设备前先进行房间设置，即登录GPU 云服务器配置 环境，包括设置默认身高等操作。 前提条件 已在VR云渲游平台成功创建应用。 创建的GPU加速型云服务器为“闲置”状态。 操作步骤 获取GPU云服务器的弹性公网IP。

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${flagstat-file} CPU、内存和GPU CPU架构：X86 CPU需求：0.1 Memory：0.1 GPU类型：无 GPU需求：0 CPU架构：X86 CPU需求：16 Memory：10 GPU类型：无 GPU需求：0 输入参数 参数1 参数名称：fastq-file1

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已使用内存，单位MB。 cpu_memory_total Integer 总内存，单位MB。 gpu_usage Float 已使用GPU个数。 gpu_total Float 总GPU个数。 表3 edge monitor结构 参数 参数类型 描述 node_id String

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other_used_memory：其他已使用的内存大小。 gpu_max_dynamic_memory：GPU内存最大值。 gpu_dynamic_used_memory：当前GPU可用内存和当前临时GPU内存之和。 gpu_dynamic_peak_memory：GPU内存使用的最大内存。 pooler

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other_used_memory：其他已使用的内存大小。 gpu_max_dynamic_memory：GPU内存最大值。 gpu_dynamic_used_memory：当前GPU可用内存和当前临时GPU内存之和。 gpu_dynamic_peak_memory：GPU内存使用的最大内存。 pooler

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动的公共镜像，或使用驱动自动安装脚本安装驱动。 GPU加速型实例自动安装GPU驱动（Linux） GPU加速型实例自动安装GPU驱动（Windows） 如果用户已安装驱动，但驱动不匹配使用场景，请卸载驱动后重新安装。请参考安装GPU驱动。 父主题： 非硬件故障自恢复处理方法

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制作 自定义镜像 并用于训练（Pytorch+CPU/GPU）：本案例介绍如何从0到1制作镜像，并使用该镜像在ModelArts平台上进行训练。镜像中使用的AI引擎是Pytorch，训练使用的资源是CPU或GPU。 示例：从 0 到 1 制作自定义镜像并用于训练（MPI+CPU/GPU）：本案例介绍如何从0到

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Lite Server GPU A系列 裸金属服务器 如何进行RoCE性能带宽测试？ GPU A系列裸金属服务器节点内如何进行NVLINK带宽性能测试方法？ 如何将Ubuntu20.04内核版本从低版本升级至5.4.0-144-generic？ 如何禁止Ubuntu 20.04内核自动升级？

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String 计算机架构。 enable_gpu Boolean 是否使用GPU。 enable_npu Boolean 是否使用NPU。 memory Integer 内存大小。 gpu_info Array of GpuInfo objects GPU信息。 npu_info Array

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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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other_used_memory：其他已使用的内存大小。 gpu_max_dynamic_memory：GPU最大动态内存。 gpu_dynamic_used_memory：GPU已使用的动态内存。 gpu_dynamic_peak_memory：GPU内存的动态峰值。 pooler_conn_memory：连接池申请内存计数。

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other_used_memory：其他已使用的内存大小。 gpu_max_dynamic_memory：GPU最大动态内存。 gpu_dynamic_used_memory：GPU已使用的动态内存。 gpu_dynamic_peak_memory：GPU内存的动态峰值。 pooler_conn_memory：连接池申请内存计数。

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other_used_memory：其他已使用的内存大小。 gpu_max_dynamic_memory：GPU最大动态内存。 gpu_dynamic_used_memory：GPU已使用的动态内存。 gpu_dynamic_peak_memory：GPU内存的动态峰值。 pooler_conn_memory：连接池申请内存计数。

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迁移之后的精度校验工作是以CPU/GPU环境训练过程作为标杆的，这里的前提是在迁移前，模型已经在CPU/GPU环境达到预期训练结果。在此基础上，迁移过程的精度问题一般包括： Loss曲线与CPU/GPU差异不符合预期。 验证准确度与CPU/GPU差异不符合预期。 在迁移到NPU环

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1-cudnn7-ubuntu18.04 GPU算法开发和训练基础镜像，预置AI引擎MindSpore-GPU GPU 是 是 rlstudio1.0.0-ray1.3.0-cuda10.1-ubuntu18.04 CPU、GPU强化学习算法开发和训练基础镜像，预置AI引擎 CPU/GPU 是 是 mindquantum0

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other_used_memory：其他已使用的内存大小。 gpu_max_dynamic_memory：GPU内存最大值。 gpu_dynamic_used_memory：当前GPU可用内存和当前临时GPU内存之和。 gpu_dynamic_peak_memory：GPU内存使用的最大内存。 pooler

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other_used_memory：其他已使用的内存大小。 gpu_max_dynamic_memory：GPU内存最大值。 gpu_dynamic_used_memory：当前GPU可用内存和当前临时GPU内存之和。 gpu_dynamic_peak_memory：GPU内存使用的最大内存。 pooler

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