NT_GPU_SMI_ECC_COUNT GPU 显存 ECC错误到达64次 通过nvidia-smi -a查询到Retired Pages中，Single Bit和Double Bit之和大于64。 发起维修流程。 NT_GPU_CARD_LOSE GPU 掉卡 GPU卡丢失。

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s。 监控GPU指标 在集群中部署使用GPU能力的工作负载，将自动上报GPU监控指标。 访问Grafana 从Grafana可视化面板中查看Prometheus的监控数据。 前提条件 集群中已安装云原生监控插件插件。 集群中已安装CCE AI套件（NVIDIA GPU）插件，且插件版本不低于2

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目录内容说明如下表所示： 目录 读写类型 说明 0 读写 XGPU服务会针对GPU实例中的每张显卡生成一个的目录，并使用数字作为目录名称，例如0、1、2。本示例中只有一张显卡，对应的目录ID为0。 container 读写 XGPU服务会针对运行在GPU实例中的每个容器生成一个的目录。 version 只读

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节点-XGPU设备显存分配量 字节 每个节点上的GPU虚拟化设备显存总量 GPU卡-XGPU设备显存使用率 百分比 每张GPU卡上的GPU虚拟化设备显存使用率 计算公式：显卡上所有XGPU设备的显存使用量之和 / 显卡显存总量 GPU卡-XGPU设备显存分配量 字节 每张GPU卡上的GPU虚拟化设备的显存总量

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NT_GPU_SMI_ECC_COUNT GPU 显存 ECC错误到达64次 通过nvidia-smi -a查询到Retired Pages中，Single Bit和Double Bit之和大于64。 发起维修流程。 NT_GPU_CARD_LOSE GPU 掉卡 GPU卡丢失。

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环境的交互和试错，学会观察世界、执行动作、合作与竞争策略。每个AI智能体是一个深度神经网络模型，主要包含如下步骤： 通过GPU分析场景特征（自己，视野内队友，敌人，小地图等）输入状态信息（Learner）。 根据策略模型输出预测的动作指令（Policy）。 通过CPU单线程模拟玩

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使用自动学习实现预测分析 准备预测分析数据 创建预测分析项目 训练预测分析模型 部署预测分析服务 父主题： 使用自动学习实现零代码AI开发

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计算：全面适配华为云各类计算实例，支持虚拟机和裸机混合部署、高性价比鲲鹏实例、GPU和华为云独有的昇腾算力；支持GPU虚拟化、共享调度、资源感知的调度优化。 网络：支持对接高性能、安全可靠、多协议的独享型ELB作为业务流量入口。 存储：对接云存储，支持EVS、SFS和OBS，提供磁盘加密、快照和备份能力。 集

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器内没有进程打开GPU设备，则跳过调度切换到下一个时间片。例如为容器1、2、3分别分配5%、5%、10%的算力，则容器1、2、3分别占用1、1、2个算力单元。图中白色部分的算力单元表示容器3的空闲算力，图中白色部分和灰色部分的算力单元表示被跳过不参与调度。 本例中容器1、2、3占

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最新动态 本文介绍了弹性 云服务器 E CS 的功能发布和对应的文档动态，新特性将在各个区域（Region）陆续发布，欢迎体验。 2021年8月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 弹性云 服务器 帮助中心新增新手指引 弹性云服务器帮助中心新增新手指引，对云服务器的日常使用提供操作导航。

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间请参考开发环境中不同Notebook规格资源“/cache”目录的大小。 存储生命周期和容器生命周期绑定，每次训练都要下载数据。 在开发环境中如何使用云硬盘EVS块存储？ 例如，在创建Notebook实例时选择云硬盘EVS存储小容量，Notebook运行过程中如果发现存储容量不

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层SFS服务创建的文件存储卷，SFS存储卷适用于多读多写的持久化存储，适用于多种工作负载场景，包括媒体处理、内容管理、大数据分析和分析工作负载程序等场景。 对象存储卷：CCE支持创建OBS对象存储卷并挂载到容器的某一路径下，对象存储适用于云工作负载、数据分析、内容分析和热点对象等场景。

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分布式训练调测的能力，可在PyCharm/VSCode/JupyterLab等开发工具中调试分布式训练。 约束限制 总览页面打开的CodeLab不支持此项功能，但是如果用户在AI Hub中打开了可用的案例，会自动跳转到CodeLab中，此时是可以使用这项功能的。 如果切换了Notebook的规格，那

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orFlow、Caffe等不在本指导的讨论范围中。 已经完成环境准备（参考迁移环境准备），并且代码、预训练模型、数据等训练必需内容已经上传到环境中。 约束和限制 安装插件后，大部分能力能够对标在GPU上的使用，但并不是所有行为和GPU上是一一对应的，例如在torch_npu下，当PyTorch版本低于2

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一个Pod内最多支持5个容器。 单个容器最小配置是0.25核、0.2GiB，最大同Pod实例的最大配置。 Pod中所有容器和InitContainer（启动容器） 两者规格中的request和limit相等。 Pod规格计算详情请参见Pod规格计算方式。 InitContainer是一种特殊容器，在

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工作负载中已经使用nvidia.com/gpu资源，则不会转成虚拟化GPU，依然使用整卡资源。 开启该兼容能力后，使用nvidia.com/gpu配额时等价于开启虚拟化GPU显存隔离，可以和显存隔离模式的工作负载共用一张GPU卡，但不支持和算显隔离模式负载共用一张GPU卡。同时，还需遵循GPU虚拟化的其他约束与限制。

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NPU资源配额，配置时limit和request配置相同 NPU数量（Snt9B） 参数名 取值范围 默认值 是否允许修改 作用范围 huawei.com/ascend-1980 大于等于0小于等于1000整数 无 允许 - Snt9B NPU资源配额，配置时limit和request配置相同

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XGPU共享技术是华为云基于内核虚拟GPU开发的共享技术。XGPU服务可以隔离GPU资源，实现多个容器共用一张显卡，从而实现业务的安全隔离，提高GPU硬件资源的利用率并降低使用成本。 XGPU共享技术架构 XGPU通过自研的内核驱动为容器提供虚拟的GPU设备，在保证性能的前提下隔离显存和算力，为充分利

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自行购买和配置使用GRID License。此外，GRID驱动配合vDWS类型License，也支持CUDA，用来满足既需要计算加速也需要图形加速的场景。 使用公共镜像创建的图形加速型（G系列）实例默认已安装特定版本的GRID驱动，但GRID License需自行购买和配置使用，

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CCE云容器引擎是否支持负载均衡？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ 更多 远程登录 应用容器化改造介绍

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医疗智能体 （ EIHealth ）平台是基于华为云AI和大数据技术优势，为基因组分析、药物研发和临床研究三个领域提供的专业AI研发平台。平台提供大量相关模型、算法及数据资源，是一站式的医疗研发平台。 医疗智能体提供以下子服务： 基因组分析 提供高性能、高可靠性、高性价比的基因测序计算、存储、分析和AI能力支持，让科研过程标准化、可执行。

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