学生重新实名认证 当需要变更学生在校信息时，如学历升级等场景，可进行学生重新实名认证。 学生重新实名认证提交之后，原学生认证信息失效，学生认证结果以重新认证的结果为准。 注意事项 一个身份证仅允许一个客户进行学生认证。 学生认证可以进行多次变更认证操作。 学生重新实名认证时，最近

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GPU虚拟化 GPU虚拟化概述 准备GPU虚拟化资源 使用GPU虚拟化 兼容Kubernetes默认GPU调度模式 父主题： GPU调度

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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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GPU卡 GPU时钟频率 cce_gpu_memory_clock GPU卡 GPU显存频率 cce_gpu_graphics_clock GPU卡 GPU图形处理器频率 cce_gpu_video_clock GPU卡 GPU视频处理器频率 物理状态数据 cce_gpu_temperature

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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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批量启动云主机 功能介绍 根据指定的云主机ID列表，批量启动云主机，1分钟内最多可以处理1000台。所用接口为E CS 的“批量启动云服务器”接口。本节列举了接口使用过程中的关键信息，接口更多信息详见批量启动云服务器。 该接口为异步接口，当前批量启动云主机请求下发成功后会返回job_

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学生操作场景图 学生使用Classroom进行课堂学习的场景操作，如下图所示。

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（推荐）自动安装GPU加速型ECS的GPU驱动（Linux） 操作场景 在使用GPU加速型实例时，需确保实例已安装GPU驱动，否则无法获得相应的GPU加速能力。 本节内容介绍如何在GPU加速型Linux实例上通过脚本自动安装GPU驱动。 使用须知 本操作仅支持Linux操作系统。

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使用学生账号登录Classroom 在激活邮件中获取链接进行登录。 单击“IAM用户登录”，依次输入账号名、用户名、初始密码。 “账号登录”适用于管理员账号，“IAM用户登录”适用于子账号。 单击“登录”。 进入后输入初始密码、新密码、单击“获取邮箱验证码”。 打开邮箱后，找到发件人为“system@info

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学生工作台功能 进入课程 作业 父主题： 实施步骤

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学生认证注意事项 客户必须先进行个人实名认证，才能进行学生认证。 华为云仅支持对个人账号进行学生认证，企业账号不能进行学生认证。 客户在进行学生认证时，请务必确认为全日制在校大学生且所填信息与学信网信息一致，一经核实发现刷取、买卖学生认证优惠，华为云将回收优惠资源，停止发放优惠券，并保留法律追究权利。

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涉及接口 先通过用户token查询指定学生作业列表，再通过作业id、习题id、学生id查询指定函数类习题提交记录，步骤如下： 查询课堂下指定成员的作业信息：查询学生作业列表。 查询学生函数习题提交记录信息：查询学生函数习题提交记录。 操作步骤 查询学生作业列表。 接口信息 URI：GET

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暂不支持CCE纳管后的GPU加速型实例。 前提条件 已安装GPU驱动，未安装lspci工具的云服务器影响GPU掉卡事件的上报。 如果您的弹性云服务器未安装GPU驱动，请参见GPU驱动概述安装GPU驱动。 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

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方法一：重新启动，选择安装GPU驱动时的内核版本，即可使用GPU驱动。 在云服务器操作列下单击“远程登录 > 立即登录”。 单击远程登录操作面板上方的“发送CtrlAltDel”按钮，重启虚拟机。 然后快速刷新页面，按上下键，阻止系统继续启动，选择安装GPU驱动时的内核版本进入系统

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GPU虚拟化 GPU虚拟化概述 准备GPU虚拟化资源 创建GPU虚拟化应用 监控GPU虚拟化资源 父主题： 管理本地集群

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GPU实例故障处理流程 GPU实例故障处理流程如图1所示，对应的操作方法如下： CES监控事件通知：配置GPU的CES监控后会产生故障事件通知。 故障信息收集：可使用GPU故障信息收集脚本一键收集，也可参考故障信息收集执行命令行收集。 GPU实例故障分类列表：根据错误信息在故障分类列表中识别故障类型。

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GPU节点驱动版本 选择GPU节点驱动版本 CCE推荐的GPU驱动版本列表 手动更新GPU节点驱动版本 通过节点池升级节点的GPU驱动版本 父主题： GPU调度

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设备。 init容器不支持使用GPU虚拟化资源。 GPU虚拟化支持显存隔离、显存与算力隔离两种隔离模式。单个GPU卡仅支持调度同一种隔离模式的工作负载。 使用GPU虚拟化后，不支持使用Autoscaler插件自动扩缩容GPU虚拟化节点。 XGPU服务的隔离功能不支持以UVM的方式申请显存，即调用CUDA

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安装并配置GPU驱动 背景信息 对于使用GPU的边缘节点，在纳管边缘节点前，需要安装并配置GPU驱动。 IEF当前支持Nvidia Tesla系列P4、P40、T4等型号GPU，支持CUDA Toolkit 8.0至10.0版本对应的驱动。 操作步骤 安装GPU驱动。 下载GPU驱动，推荐驱动链接：

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安装并配置GPU驱动 背景信息 对于使用GPU的边缘节点，在纳管边缘节点前，需要安装并配置GPU驱动。 IEF当前支持Nvidia Tesla系列P4、P40、T4等型号GPU，支持CUDA Toolkit 8.0至10.0版本对应的驱动。 操作步骤 安装GPU驱动。 下载GPU驱动，推荐驱动链接：

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GPU虚拟化概述 UCS On Premises GPU采用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。相对于静态分配来说，虚拟化的方案更加灵活，最大程度保证业务稳定的前提下，可以完全由用户定义使用的GPU数量，提高GPU利用率。

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