深度学习中GPU和显存分析_方案概述-华为云

方案概述

rts进行训练或推理。云监控服务：使用云监控服务监控在线服务和对应模型负载，执行自动实时监控、告警和通知操作。云审计服务：使用云审计服务记录ModelArts相关的操作事件，便于日后的查询、审计和回溯。方案优势通过天宽昇腾云行业大模型适配服务，用户能够在华为云高性价比的昇

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成长地图

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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查询和分析图

查询和分析图在“图管理”页面，可以通过“访问”操作对创建好的图数据进行查询和分析。操作步骤在“图管理”页面，选择已创建的图，在“操作”列选择“访问”，进入图引擎编辑器页面。编辑器页面分布如图1所示，您可按照以下操作来熟悉编辑器功能：算法区：选择任意算法，填写相关参数，执

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业务测试和分析

IP地址即数据库加密与访问控制的IP，代理端口即添加数据资产时所配置的代理端口。在数据库工具上配置访问代理地址并连接。主机和端口请参照前面步骤，用户名和密码根据数据库实际情况配置。以下图片仅为示例，请根据具体数据库工具配置代理访问连接。图4 配置访问代理地址在数据库工具上执行异常SQL语句。

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基础指标：IEF指标

千字节/秒（kB/s） GPU aom_node_gpu_memory_free_megabytes gpuMemCapacity 显存容量该指标用于统计测量对象的显存容量。 ≥0 兆字节（MB） aom_node_gpu_memory_usage gpuMemUsage 显存使用率该指

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x86 V5实例（CPU采用Intel Skylake架构）

2 x 2*10GE 高性能计算型主要使用在受计算限制的高性能处理器的应用程序上。它需要更多处理器核数、大量的内存和高吞吐量的存储系统。该规格使用V5 CPU 服务器，并结合IB网卡，适用于HPC高性能计算等场景。表4 高性能计算型规格详情规格名称/ID CPU 内存本地磁盘

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IAM 身份中心

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应用容器化改造流程步骤1：对应用进行分析步骤2：准备应用运行环境

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创建共享资源池

选择命名空间，如未创建，单击“创建命名空间”。命名空间类型分为“通用计算型”和“GPU加速型”：通用计算型：支持创建含CPU资源的容器实例及工作负载，适用于通用计算场景。 GPU加速型：支持创建含GPU资源的容器实例及工作负载，适用于深度学习、科学计算、视频处理等场景。访问密钥单击“点击上传”

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使用SSH工具连接Notebook，服务器的进程被清理了，GPU使用率显示还是100%

使用SSH工具连接Notebook，服务器的进程被清理了，GPU使用率显示还是100% 原因是代码运行卡死导致被进程清理，GPU显存没有释放；或者代码运行过程中内存溢出导致程序被清理，需要释放下显存，清理GPU，然后重新启动。为了避免进程结束引起的代码未保存，建议您每隔一段时间保存下代码输出至OBS桶或者容器

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容器resource资源

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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GPU监控指标说明

了解按需计费详细情况。 CCE提供的GPU监控指标 CCE AI套件（NVIDIA GPU）插件版本为2.1.24、2.7.40及以上时，GPU基础指标中增加了读取xgpu算力使用量、xgpu内存使用量和xgpu内存总量的能力。 cce_gpu_memory_total支持采集xgpu_memory_total数据

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GPU虚拟化节点弹性伸缩配置

GPU虚拟化节点弹性伸缩配置当集群中GPU虚拟化资源不足时，支持自动进行GPU节点的弹性伸缩。本文将指导您如何创建GPU虚拟化节点的弹性伸缩策略。前提条件已创建一个v1.28或v1.29版本的集群。在集群中安装CCE AI套件（NVIDIA GPU）（2.7.5及以上版本

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什么是云容器实例

API创建和使用容器负载。图2 产品架构基于云平台底层网络和存储服务（VPC、ELB、NAT、EVS、OBS、SFS等），提供丰富的网络和存储功能。提供高性能、异构的基础设施（x86服务器、GPU加速型服务器、Ascend加速型服务器），容器直接运行在物理服务器上。使用Kata容器提供虚拟机级别的

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Standard资源池节点故障定位

A050104 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。 A050148 GPU 其他 infoROM告警。执行nvidia-smi的返回信息中包含“infoROM

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路网数字化服务-成长地图

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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GPU函数概述

ess GPU的详细功能和优势。传统GPU长驻使用方式存在许多问题，例如，需要提前规划好资源需求并容易造成资源浪费。而Serverless GPU则提供了一种更加灵活的方式来利用GPU计算资源，用户只需选择合适的GPU型号和计算资源规模，就可以帮助用户有效地解决GPU长驻使用方

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查询服务监控信息

service_running_instance_count Integer 服务运行中实例数量。 service_instance_count Integer 服务实例数量。 req_count_per_min Long 服务分钟调用量，这里指当前时间上一分钟的服务调用总量。表5 Monitor 参数参数类型

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查询作业资源规格

String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。表2 查询检索参数说明参数是否为必选参数类型说明 job_type 否 String 指定作业的类型，可选的有“train”和“inference”。查询自动学习资源规格无需此参数。 engine_id 否 Long

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显存溢出错误

info查看是否有进程资源占用NPU，导致训练时显存不足。解决可通过kill掉残留的进程或等待资源释放。可调整参数：TP张量并行（tensor-model-parallel-size）和PP流水线并行（pipeline-model-parallel-size），可以尝试增加 TP和PP的值，一般TP×P

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显存溢出错误

info查看是否有进程资源占用NPU，导致训练时显存不足。解决可通过kill掉残留的进程或等待资源释放。可调整参数：TP张量并行（tensor-model-parallel-size）和PP流水线并行（pipeline-model-parallel-size），可以尝试增加 TP和PP的值，一般TP×P

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显存溢出错误

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