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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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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String GPU 云服务器 传给设备的画面分辨率（该参数仅对3D应用生效）。 允许输入480p，540p，720p，1080p，2k，4k。 默认值：1080p。 gpu_ip_type 否 String 分配给设备使用的GPU云 服务器 的IP类型。 public：表示响应的gpu_ip的

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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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ERROR：执行nvidia-smi存在S RAM 的ECC错误（V100显卡） 如何处理GPU掉卡，执行lspci | grep -i nvidia命令找不到显卡或显卡显示rev ff 如何处理GPU散热异常，执行nvidia-smi命令发现温度过高 如何处理驱动安装报错“Unable

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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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点剩余核数大小。 gpu 否 Number 所需GPU卡数量，仅数字，无单位。此处填写 "数字"。 数字支持小数。（注：一般GPU推荐整数） 例如，需要1个GPU显卡，则此处可填写为 "1" 。 resources: gpu: 1 须知： 请确保请求GPU卡数，小于容器集群中最大GPU节点剩余数大小。

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已配置委托，配置方法参考如何配置委托？。 实例已安装对应驱动。 GPU加速型实例：已安装GPU驱动。 未安装GPU驱动的云服务器不支持采集GPU指标数据及上报事件。 如果您的 弹性云服务器 未安装GPU驱动，可参见（推荐）自动安装GPU加速型E CS 的GPU驱动（Linux）。 AI加速型实例：已安装NPU驱动

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pci_passthrough:enable_gpu String 显卡是否直通。 值为“true”，表示GPU直通。 pci_passthrough:gpu_specs String G1型和G2型云服务器应用的技术，包括GPU虚拟化和GPU直通。 如果该规格的云服务器使用GPU虚拟化技术，且GPU卡的型号为M

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硬盘 >= 1GB GPU（可选） 同一个边缘节点上的GPU型号必须相同。 说明： 当前支持Nvidia Tesla系列P4、P40、T4等型号GPU。 含有GPU硬件的机器，作为边缘节点的时候可以不使用GPU。 如果边缘节点使用GPU，您需要在纳管前安装GPU驱动。 目前只有使用

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某些节点支持使用GPU算力，则可以使用节点亲和调度，确保高性能计算的Pod最终运行在GPU节点上。 配置节点亲和调度策略 您可以通过不同的方式配置节点亲和性调度策略，将Pod调度到满足条件的节点。 通过控制台配置 通过YAML配置 本文示例中，集群内已创建GPU节点，并设置标签为

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乎是卡顿无法执行，因为内核IO已经阻塞， 无法执行相关GPU命令，只能尝试释放D+进程。 处理方法 “nvidia-smi”是一个NVIDIA GPU监视器命令行工具，用于查看GPU的使用情况和性能指标，可以帮助用户进行GPU优化和故障排除。 但是建议在业务软件或训练算法中，避免

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场景介绍 当Lite Cluster资源池中的节点含有GPU/Ascend资源时，用户基于自己的业务，可能会有自定义GPU/Ascend驱动的需求，ModelArts面向此类客户提供了自助Lite Cluster资源池升级节点GPU/Ascend驱动的能力。 约束限制 Lite Cl

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x功能？ 鲲鹏CentOS 7和中标麒麟NKASV 7云服务器使用GNOME图形化后鼠标不可用怎么办？ 怎样查看GPU加速型云服务器的GPU使用率？ GPU加速云服务器 出现NVIDIA内核崩溃，如何解决？

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应用配置存活探针，探针检测到异常 容器探针检测成功 重要 申请GPU资源失败 部署GPU应用，申请GPU资源失败 成功申请到GPU资源 紧急 获取GPU信息失败 边缘节点配置GPU使能时，查询GPU信息失败 成功查询到GPU信息 紧急 AK/SK无效 EdgeHub连续10次分发临时AK/SK，检测到过期或者状态异常

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CPU：CPU使用率（cpuUsage）百分比（Percent）。 MEM：物理内存使用率（memUsage）百分比（Percent）。 GPU：GPU使用率（gpuUtil）百分比（Percent）。 GPU_MEM：显存使用率（gpuMemUsage）百分比（Percent）。 父主题： 查看作业详情

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cend） 从0制作 自定义镜像 用于创建训练作业（PyTorch+CPU/GPU） 从0制作自定义镜像用于创建训练作业（MPI+CPU/GPU） 从0制作自定义镜像用于创建训练作业（Tensorflow+GPU） 从0制作自定义镜像用于创建训练作业（MindSpore+Ascend）

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秒（Seconds） ≥0 NA NA NA GPU GPU使用率 ma_node_gpu_util 该指标用于统计测量对象的GPU使用率。 百分比（Percent） 0～100% NA NA NA GPU显存容量 ma_node_gpu_mem_total_megabytes 该指标用于统计测量对象的显存容量。

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