GPU驱动概述 GPU驱动概述 在使用GPU加速型实例前，请确保实例已安装GPU驱动以获得相应的GPU加速能力。 GPU加速型实例支持两种类型的驱动：GRID驱动和Tesla驱动。 当前已支持使用自动化脚本安装GPU驱动，建议优先使用自动安装方式，脚本获取以及安装指导请参考（推荐

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预置框架启动流程说明 PyTorch Tensorflow Ascend-Powered-Engine Horovod/MPI/MindSpore-GPU 父主题： 训练基础镜像详情介绍

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，不建议进行模型的工业应用。 当前版本支持部署本地服务Predictor的AI引擎为：“XGBoost”、“Scikit_Learn”、“PyTorch”、“TensorFlow”和“Spark_MLlib”。具体版本信息可参考支持的常用引擎及其Runtime。 示例代码 在ModelArts

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介绍预置的Horovod镜像详情。 引擎版本一：horovod_0.20.0-tensorflow_2.1.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 镜像地址：swr.{region}.myhuaweicloud.com/aip/horovod_tensorflow:train-horovod_0

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跑通Mac Demo 本小节描述如何快速编译并运行客户端SDK的Mac Native Demo。 环境要求 在Mac Native Demo的编译运行过程中请满足如下环境要求。 表1 环境要求 环境和工具名称 版本要求 说明 操作系统 Mac OSX High Sierra 10

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GPU相关问题 日志提示"No CUDA-capable device is detected" 日志提示“RuntimeError: connect() timed out” 日志提示“cuda runtime error (10) : invalid device ordinal

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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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"description": "CPU and GPU general algorithm development and training, preconfigured with AI engine PyTorch1.8", "dev_services": [

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华为云帮助中心，为用户提供产品简介、价格说明、购买指南、用户指南、API参考、最佳实践、常见问题、视频帮助等技术文档，帮助您快速上手使用华为云服务。

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Tensorflow算子边界 “.om”模型支持的Tensorflow算子边界如表1所示。 表1 TensorFlow算子边界 序号 Python API C++ API 边界 1 tf.nn.avg_pool AvgPool Type：Mean 【参数】 value：4-D t

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够有效地展示TensorFlow在运行过程中的计算图、各种指标随着时间的变化趋势以及训练中使用到的数据信息。TensorBoard相关概念请参考TensorBoard官网。 TensorBoard可视化训练作业，当前仅支持基于TensorFlow2.1、Pytorch1.4/1.

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7、python3.6的运行环境搭载的TensorFlow版本为1.8.0。 python3.6、python2.7、tf2.1-python3.7，表示该模型可同时在CPU或GPU运行。其他Runtime的值，如果后缀带cpu或gpu，表示该模型仅支持在CPU或GPU中运行。 默认使用的Runtime为python2

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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）GPU加速型实例自动安装GPU驱动（Linux） （推荐）GPU加速型实例自动安装GPU驱动（Windows） GPU加速型实例安装GRID驱动 GPU加速型实例安装Tesla驱动及CUDA工具包

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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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有线哑终端MAC认证 总体配置思路 认证 服务器 侧的配置 认证控制点侧的配置 结果验证 父主题： 配置用于哑终端上网的准入认证（MAC认证）

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无线哑终端MAC认证 总体配置思路 认证服务器侧的配置 认证控制点侧的配置 结果验证 父主题： 配置用于哑终端上网的准入认证（MAC认证）

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Mac Git客户端 Mac上安装Git最简单的方法是安装Xcode Command Line Tools； 在Mavericks（10.9）或更高版本的系统中，在Terminal里尝试首次运行Git命令即可，如果没有安装过命令行 开发者工具 ，将会提示您安装； 如果您想安装更新的版

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检查节点是否存在gpu设备，gpu驱动是否安装且运行正常。edgectl check gpu无检查节点GPU设备：检查成功返回结果：检查失败返回结果：检查失败时，会打印错误码，用户可以根据错误码在所提供的文档链接中获取相应的帮忙。

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赫兹 每张GPU卡的显存频率 GPU卡-PCle带宽 字节/秒 每张GPU卡的PCle带宽 指标清单 GPU视图使用的指标清单如下： 表2 GPU指标说明 指标名称 类型 说明 cce_gpu_gpu_utilization Gauge GPU卡算力使用率 cce_gpu_memory_utilization

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支持NVIDIA Tesla P4 GPU卡，单实例最大支持4张P4 GPU卡。 提供GPU硬件直通能力。 单GPU单精度计算能力最高5.5 TFLOPS。 单GPU INT8计算能力最高22 TOPS。 单GPU提供8GiB ECC显存，带宽192GiB/s。 GPU内置硬件视频编解码引擎，

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使用TensorFlow进行线性回归 首先在FunctionGraph页面将tensorflow添加为公共依赖 图1 tensorflow添加为公共依赖 在代码中导入tensorflow并使用 import json import random # 导入 TensorFlow 依赖库

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