Ubuntu内核与GPU驱动兼容性提醒 检查项内容 检查到集群中同时使用GPU插件和Ubuntu节点，提醒客户存在可能的兼容性问题。当Ubuntu内核版本在5.15.0-113-generic上时，GPU插件必须使用535.161.08及以上的驱动版本。 解决方案 您在升级后新创

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基于ModelArts Standard运行GPU训练任务 在ModelArts Standard上运行GPU训练任务的场景介绍 在ModelArts Standard运行GPU训练任务的准备工作 在ModelArts Standard上运行GPU单机单卡训练任务 在ModelArts

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部署GPU服务支持的Cuda版本是多少？ 默认支持Cuda版本为10.2，如果需要更高的版本，可以提工单申请技术支持。 父主题： 功能咨询

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1到主机名称的映射关系，将其注销。可以参考文档：如何解决 云服务器 中的SAP应用程序不能成功启动 进行配置。 此处的IP地址为系统复制/心跳网络平面的IP地址。 配置主节点私有IP与主机名称映射的时候，在其后面追加一个 虚拟主机 名称，这个虚拟主机名称之后在安装SAP S/4HANA的时候会使用到。

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云容器引擎CCE集群和gpu-beta插件推荐安装的NVIDIA GPU驱动，尚未出现在NVIDIA官方信息中。如果将来有新的官方信息变化，我们将及时跟进帮助您升级修复。 如果您是自行选择安装的NVIDIA GPU驱动或更新过节点上的GPU驱动，请参考上图确认您安装的GPU驱动是否受该漏洞影响。

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合适的NVIDIA驱动版本。 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 操作系统 Huawei Cloud

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通过浏览器访问“http:// 服务器 公网IP地址:8888”，进入AMH后台登录界面。 输入账号、密码以及验证码，单击“登录”。 图1 访问AMH 单击“LNMP环境列表”。 图2 LNMP环境列表 添加虚拟主机，绑定 域名 。 如果需要用IP访问，将IP地址填在域名栏里即可 图3 添加虚拟主机01 图4

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将ascsha、ersha以及hanaha对应的物理IP改成相对应的虚拟IP地址。 ascsha为AS CS 主节点示例虚拟主机名，ersha为ASCS备节点示例虚拟主机名，虚拟机主机名可自定义。 登录SAP S/4HANA备节点，将其/etc/hosts文件修改成与主节点一样。 父主题：

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当前节点未安装GPU驱动。未安装GPU驱动。参考GPU设备的指导文档，安装GPU驱动。

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GPU/NPU Pod重建风险检查异常处理 检查项内容 检查当前集群升级重启kubelet时，节点上运行的GPU/NPU业务容器是否可能发生重建，造成业务影响。 解决方案 请确保在业务影响可控的前提下（如业务低峰期）进行集群升级，以消减业务容器重建带来的影响； 如需帮助，请您提交工单联系运维人员获取支持。

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GPU加速云服务器 出现NVIDIA内核崩溃，如何解决？ 问题描述 GPU加速型云服务器在运行过程中发生crash，重启云服务器后检查日志，发现没有打印NVIDIA驱动堆栈日志。 图1 堆栈日志信息 可能原因 云服务器在运行过程中遇到NVIDIA官方驱动bug，导致云服务器内核崩溃。

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微软的远程登录协议不支持使用GPU的3D硬件加速能力，如需使用请安装VNC/PCoIP/NICE DCV等第三方桌面协议软件，并通过相应客户端连接GPU实例，使用GPU图形图像加速能力。 使用第三方桌面协议连接后，在Windows控制面板中打开NVIDIA控制面板 。 在一级许可证服务器中填入部署的License

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面。 执行如下命令查看GPU使用情况。 nvidia-smi 查看当前Notebook实例中有哪些进程使用GPU。 方法一： python /modelarts/tools/gpu_processes.py 如果当前进程使用GPU 如果当前没有进程使用GPU 方法二： 打开文件“

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如何配置Pod使用GPU节点的加速能力？ 问题描述 我已经购买了GPU节点，但运行速度还是很慢，请问如何配置Pod使用GPU节点的加速能力。 解答 方案1： 建议您将集群中GPU节点的不可调度的污点去掉，以便GPU插件驱动能够正常安装，同时您需要安装高版本的GPU驱动。 如果您的集

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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ECS的GPU驱动（Windows）。 安装GPU驱动需使用默认路径。 GPU驱动安装完后，需重启GPU加速型实例，否则可能导致采集GPU指标及上报GPU事件失败。 GPU驱动正常安装后，最多10

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采集方式（Windows）：通过调用GPU卡的nvml.dll库获取。 0-100% 云服务器 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

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手动安装GPU加速型ECS的Tesla驱动 操作场景 GPU加速型云服务器，需要安装Tesla驱动和CUDA工具包以实现计算加速功能。 使用公共镜像创建的计算加速型（P系列）实例默认已安装特定版本的Tesla驱动。 使用私有镜像创建的GPU加速型云服务器，需在创建完成后安装Tesla驱动，否则无法实现计算加速功能。

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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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示例：创建DDP分布式训练（PyTorch+GPU） 本文介绍三种使用训练作业来启动PyTorch DDP训练的方法及对应代码示例。 使用PyTorch预置框架功能，通过mp.spawn命令启动 使用 自定义镜像 功能 通过torch.distributed.launch命令启动 通过torch

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安装ASCS Instance1 操作步骤 登录SAP S/4HANA主节点“s4001”启动SWPM安装，选择安装ASCS到虚拟主机ascsha。 在浏览器中输入：https://s4001:4237/sapinst/docs/index.html，然后root用户以及密码登录进行ASCS的安装。

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使用dcgm-exporter监控GPU指标 应用场景 集群中包含GPU节点时，需要了解GPU应用使用节点GPU资源的情况，例如GPU利用率、显存使用量、GPU运行的温度、GPU的功率等。在获取GPU监控指标后，用户可根据应用的GPU指标配置弹性伸缩策略，或者根据GPU指标设置告警规则。本文基于开源Prometheus和DCGM

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