（推荐）自动安装GPU加速型E CS 的GPU驱动（Windows） 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Windows实例上通过脚本自动安装GPU驱动。 使用须知 如果GPU加速型实例已安装G

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修改Flexus L实例 云主机信息 功能介绍 修改云主机信息，目前支持修改云主机名称及描述和hostname。 接口约束 云主机hostname修改后，需要重启云主机后才会生效。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口。 URI GET /v1/{project_id

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怎样查看GPU加速型 云服务器 的GPU使用率？ 问题描述 Windows Server 2012和Windows Server 2016操作系统的GPU加速型云 服务器 无法从任务管理器查看GPU使用率。 本节操作介绍了两种查看GPU使用率的方法，方法一是在cmd窗口执行命令查看GPU使用

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业务数据安全 数据仓库 服务构建在公有云的基础软件设施之上，包括云主机弹性云服务器和对象存储服务OBS。弹性云服务器和OBS服务2017年双双通过了中国数据中心联盟的可信云认证 。 GaussDB (DWS)用户的业务数据是直接存放在集群的云主机当中，集群的云主机对GaussDB(DW

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中国广电如何计费？ 中国广电的计费方式无特殊变化，与目前国内短信计费方式保持一致。 父主题： 套餐资费相关

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中国地图 本章节介绍中国地图的各配置项的含义。 字段 在“数据”标签页，选择需要的“省级行政区/维度”和“数值/度量”，对应的三字码/维度和数值/度量只有一个值： 在类别轴/维度找到需要的数据，双击或拖拽至省级行政区/维度内。 在数值/度量列表中，找到相应数据拖拽至数值/度量区域。

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选择GPU节点驱动版本 使用GPU加速型云服务器时，需要安装正确的Nvidia基础设施软件，才可以使用GPU实现计算加速功能。在使用GPU前，您需要根据GPU型号，选择兼容配套软件包并安装。 本文将介绍如何选择GPU节点的驱动版本及配套的CUDA Toolkit。 如何选择GPU节点驱动版本

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GPU A系列裸金属服务器没有任务，GPU被占用问题 问题现象 服务器没有任务，但GPU显示被占用。 图1 显卡运行状态 处理方法 nvidia-smi -pm 1 父主题： FAQ

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server_id 是 云主机ID。 获取方法请参见获取云主机ID 相关信息 本接口复用ECS相应接口，响应参数说明、接口使用示例、返回值等信息详见ECS文档查询云服务器详情，该文档内容同样适用于Flexus L实例云主机。 ECS接口信息中，FlexusL实例中的云主机对应于弹性云服务器。 父主题：

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Flexus L实例云主机卡顿怎么办？ 弹性公网IP Ping不通？ TCP 25端口出方向无法访问时怎么办？ Windows云服务器访问公网不通应如何处理？ 无法访问Flexus L实例及X实例实例上运行的网站 云服务器访问中国大陆外的网站时加载缓慢怎么办？ 云服务器性能指标 父主题：

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当满足以下条件时，您需要按照该方式安装： 该服务器上未安装过ICAgent。 继承安装 当满足以下条件时，您需要按照该方式安装： 您有多个服务器需要安装ICAgent，其中一个服务器绑定了EIP，而剩余的没有绑定EIP。其中一个服务器已经通过首次安装方式装好了ICAgent，对于没有绑定EIP的服务器，您可以采用该安装方式。

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应用GPU资源调度方式 IEF支持多应用共享的方式使用GPU显卡。 IEF支持单个应用使用多个GPU显卡。 GPU资源调度基于GPU显存容量，调度采用GPU显存预分配方式而非实时GPU显存资源。 当应用需要使用的GPU显存资源小于单个GPU卡显存时，支持以共享方式进行资源调度，对

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安装nvidia-fabricmanager服务 A100/A800 GPU支持 NvLink & NvSwitch，若您使用多GPU卡的机型，需额外安装与驱动版本对应的nvidia-fabricmanager服务使GPU卡间能够互联，否则可能无法正常使用GPU实例。 本文以驱动版本470.103

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/nvidia-smi 若能正常返回GPU信息，说明设备可用，插件安装成功。 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

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GPU插件检查异常处理 检查项内容 检查到本次升级涉及GPU插件，可能影响新建GPU节点时GPU驱动的安装。 解决方案 由于当前GPU插件的驱动配置由您自行配置，需要您验证两者的兼容性。建议您在测试环境验证安装升级目标版本的GPU插件，并配置当前GPU驱动后，测试创建节点是否正常使用。

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GPU虚拟化概述 CCE GPU虚拟化采用自研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，可以完全由用户自己定义使用的GPU量，提高GPU利用率。

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GPU实例故障自诊断 GPU实例故障，如果已安装GPU监控的CES Agent，当GPU服务器出现异常时则会产生事件通知，可以及时发现问题避免造成用户损失。如果没有安装CES Agent，只能依赖用户对故障的监控情况，发现故障后及时联系技术支持处理。 GPU实例故障处理流程 GPU实例故障分类列表

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如何避免非GPU/NPU负载调度到GPU/NPU节点？ 问题现象 当集群中存在GPU/NPU节点和普通节点混合使用的场景时，普通工作负载也可以调度到GPU/NPU节点上，可能出现GPU/NPU资源未充分利用的情况。 问题原因 由于GPU/NPU节点同样提供CPU、内存资源，在一般

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到GPU。 处理方法 根据报错提示，请您排查代码，是否已添加以下配置，设置该程序可见的GPU： os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0,1,2,3,4,5,6,7' 其中，0为服务器的GPU编号，可以为0，1，2，3等，表明对程序可见的GP

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准备GPU虚拟化资源 CCE GPU虚拟化采用自研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。本文介绍如何在GPU节点上实现GPU的调度和隔离能力。 前提条件 配置 支持版本 集群版本 v1.23.8-r0、v1.25

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Horovod/MPI/MindSpore-GPU ModelArts训练服务支持了多种AI引擎，并对不同的引擎提供了针对性适配，用户在使用这些引擎进行模型训练时，训练的算法代码也需要做相应适配，本文讲解了使用Horovod/MPI/MindSpore-GPU引擎所需要做的代码适配。 Hor

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