前使用访问密钥授权的用户，建议清空授权，然后使用委托进行授权。 在左侧导航栏中选择“模型训练 > 训练作业”，默认进入“训练作业”列表。单击“创建训练作业”进入创建训练作业页面。 在“创建训练作业”页面，填写相关参数信息，然后单击“提交”。 创建方式：选择“自定义算法”。 启动方式：选择“自定义”。

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/checkpoints/gpt2 图6 模型checkpoint 步骤3 单机多卡训练 和单机单卡训练相比， 单机多卡训练只需在预训练脚本中设置多卡参数相关即可， 其余步骤与单机单卡相同。 当前选择GPU裸金属 服务器 是8卡， 因此需要在预训练脚本中调整如下参数： GPUS_PER_NODE=8 调整全局批处理大小（global

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D+进程 此时可以观察你的训练任务或者执行“nvidia-smi”等命令，几乎是卡顿无法执行，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。

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GPU计算型 GPU计算单元包含的计算资源主要适用于政企用户部署GPU密集型业务到CloudPond上使用的场景，对应华为云E CS 的实例包含Pi系列，用户可根据机型规格情况选择对应的计算资源商品。具体规格请参考表1。 表1 GPU计算单元 名称 算力配置 描述 GPU计算单元-汇聚型-2Pi2

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CUDA in forked subprocess” 训练作业找不到GPU 日志提示“RuntimeError: CUDA error: an illegal memory access was encountered” 父主题： 训练作业

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用户提供更加便捷、高效的GPU计算服务，有效承载AI模型推理、AI模型训练、音视频加速生产、图形图像加速等加速工作负载。 GPU函数主要使用于：仿真、模拟、科学计算、音视频、AI和图像处理等场景下，使用GPU硬件加速，从而提高业务处理效率。 表1 GPU函数规格 卡型 vGPU 显存（GB）

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管理GPU加速型ECS的GPU驱动 GPU驱动概述 Tesla驱动及CUDA工具包获取方式 （推荐）自动安装GPU加速型ECS的GPU驱动（Linux） （推荐）自动安装GPU加速型ECS的GPU驱动（Windows） 手动安装GPU加速型ECS的GRID驱动 手动安装GPU加速型ECS的Tesla驱动

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2.py GPU和NPU训练脚本中的参数要保持一致，除了参数dtype。NPU环境下，dtype="fp16"，GPU环境下，dtype="bf16"。 基于NPU训练后的权重文件和GPU训练后的权重文件，对比推理精度。推理精度对齐流程和训练精度对齐流程相同，先在GPU固定推理的随机数。

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RID驱动。 GPU型 弹性云服务器 因通用算力和异构算力差异大，仅支持变更规格至同类型规格内的细分规格。 GPU型弹性 云服务器 不支持热迁移。 计算加速型P2vs 概述 P2vs型弹性云服务器采用NVIDIA Tesla V100 GPU (32G显存)，在提供云服务器灵活性的同时，

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GPU驱动故障 G系列弹性云服务器GPU驱动故障 GPU驱动异常怎么办？ GPU驱动不可用 GPU设备显示异常 T4 GPU设备显示异常 GPU实例启动异常，查看系统日志发现NVIDIA驱动空指针访问怎么办？

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GPU设备检查 功能 检查节点是否存在gpu设备，gpu驱动是否安装且运行正常。 语法 edgectl check gpu 参数说明 无 使用示例 检查节点GPU设备： edgectl check gpu 检查成功返回结果： +-----------------------+ |

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计算公式：节点上容器显存使用总量/节点上显存总量 GPU卡-显存使用量 字节 显卡上容器显存使用总量 GPU卡-算力使用率 百分比 每张GPU卡的算力使用率 计算公式：显卡上容器算力使用总量/显卡的算力总量 GPU卡-温度 摄氏度 每张GPU卡的温度 GPU-显存频率 赫兹 每张GPU卡的显存频率 GPU卡-PCle带宽

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准备GPU资源 本文介绍如何在使用GPU能力前所需要的基础软件、硬件规划与准备工作。 基础规划 配置 支持版本 集群版本 v1.25.15-r7及以上 操作系统 华为云欧拉操作系统 2.0 系统架构 X86 GPU类型 T4、V100 驱动版本 GPU虚拟化功能仅支持470.57

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com/gpu 指定申请GPU的数量，支持申请设置为小于1的数量，比如 nvidia.com/gpu: 0.5，这样可以多个Pod共享使用GPU。GPU数量小于1时，不支持跨GPU分配，如0.5 GPU只会分配到一张卡上。 指定nvidia.com/gpu后，在调度时不会将负载调

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监控GPU资源 本章介绍如何在UCS控制台界面查看GPU资源的全局监控指标。 前提条件 完成GPU资源准备。 当前本地集群已创建GPU资源。 当前本地集群开启了监控能力。 GPU监控 登录UCS控制台，在左侧导航栏选择“容器智能分析”。 选择对应的集群并开启监控，详细操作请参照集群开启监控。

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从0制作 自定义镜像 用于创建训练作业（Tensorflow+GPU） 本章节介绍如何从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Tensorflow，训练使用的资源是GPU。 本实践教程仅适用于新版训练作业。 场景描述 本示例使用Linux

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在ModelArts Standard上运行GPU训练作业的场景介绍 不同AI模型训练所需要的数据量和算力不同，在训练时选择合适的存储及训练方案可提升模型训练效率与资源性价比。ModelArts Standard支持单机单卡、单机多卡和多机多卡的训练场景，满足不同AI模型训练的要求。 ModelArts

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将一个Batch的数据均分到每一个GPU上 各GPU上的模型进行前向传播，得到输出 主GPU（逻辑序号为0）收集各GPU的输出，汇总后计算损失 分发损失，各GPU各自反向传播梯度 主GPU收集梯度并更新参数，将更新后的模型参数分发到各GPU 具体流程图如下： 图1 单机多卡数据并行训练 代码改造点 模型分发

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是，该驱动版本与镜像可能存在兼容性问题，建议更换驱动版本，操作指导，请参考安装GPU驱动。 否，请执行下一步。 请尝试重启云服务器，再执行nvidia-smi查看GPU使用情况，确认是否正常。 如果问题依然存在，请联系客服。 父主题： GPU驱动故障

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监控了哪些目标。 图2 查看监控目标 监控GPU指标 创建一个使用GPU的工作负载，等工作负载正常运行后，访问Prometheus，在“Graph”页面中，查看GPU指标。 关于GPU指标详情请参见GPU监控指标说明。 图3 查看GPU监控指标 访问Grafana Prometh

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应的裸金属服务器，后续挂载磁盘、绑定弹性网络IP等操作可在BMS服务控制台上完成。 更多裸金属服务器的介绍请见裸金属服务器 BMS。 xPU xPU泛指GPU和NPU。 GPU，即图形处理器，主要用于加速深度学习模型的训练和推理。 NPU，即神经网络处理器，是专门为加速神经网络计

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