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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每个节点的显存使用率 计算公式：节点上容器显存使用总量/节点上显存总量 GPU卡-显存使用量 字节 显卡上容器显存使用总量 GPU卡-算力使用率 百分比 每张GPU卡的算力使用率 计算公式：显卡上容器算力使用总量/显卡的算力总量 GPU卡-温度 摄氏度 每张GPU卡的温度 GPU-显存频率

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--port {PORT} --logdir {BASE_DIR} 参数解释： --port {PORT}：指定Web可视化服务端口。可以不设置，默认使用8080端口。如果8080端口被占用了，需要在1~65535任意指定一个端口。 --logdir {BASE_DIR}：表示数据在开发环境中的存储路径

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class IDVPPCAPABILITY：virtual ~IDVPPCAPABILITY(void)virtual int process(dvppapi_ctl_msg *MSG) = 0virtual int init() = 0virtual int start() = 0virtual int stop() = 0class

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编码。 提供预置引擎类型有差异。新版的预置引擎在常用的训练引擎上进行了升级。 如果您需要使用旧版训练引擎，单击显示旧版引擎即可选择旧版引擎。新旧版支持的预置引擎差异请参考表1。详细的训练引擎版本说明请参考新版训练和旧版训练分别支持的AI引擎。 表1 新旧版预置引擎差异 工作环境 预置训练I引擎与版本

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engines结构数组 引擎规格参数列表，如表4所示。 表4 engines属性列表说明 参数 参数类型 说明 engine_type integer 训练作业的引擎类型。 1：TensorFlow。 2：MXNet。 4：Caffe。 5：Spark_MLlib 6: Scikit Learn

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cce_gpu_encoder_utilization GPU卡 GPU卡编码使用率 cce_gpu_decoder_utilization GPU卡 GPU卡解码使用率 cce_gpu_utilization_process GPU进程 GPU各进程算力使用率 cce_gpu_memo

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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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如何提升训练效率，同时减少与OBS的交互？ 场景描述 在使用ModelArts进行自定义深度学习训练时，训练数据通常存储在对象存储服务（OBS）中，且训练数据较大时（如200GB以上），每次都需要使用GPU资源池进行训练，且训练效率低。 希望提升训练效率，同时减少与 对象存储OBS 的交互。可通过如下方式进行调整优化。

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如何配置Pod使用GPU节点的加速能力？ 问题描述 我已经购买了GPU节点，但运行速度还是很慢，请问如何配置Pod使用GPU节点的加速能力。 解答 方案1： 建议您将集群中GPU节点的不可调度的污点去掉，以便GPU插件驱动能够正常安装，同时您需要安装高版本的GPU驱动。 如果您的

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使用dcgm-exporter监控GPU指标 应用场景 集群中包含GPU节点时，需要了解GPU应用使用节点GPU资源的情况，例如GPU利用率、显存使用量、GPU运行的温度、GPU的功率等。在获取GPU监控指标后，用户可根据应用的GPU指标配置弹性伸缩策略，或者根据GPU指标设置告

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面。 执行如下命令查看GPU使用情况。 nvidia-smi 查看当前Notebook实例中有哪些进程使用GPU。 方法一： python /modelarts/tools/gpu_processes.py 如果当前进程使用GPU 如果当前没有进程使用GPU 方法二： 打开文件“

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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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（推荐）自动安装GPU加速型E CS 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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输入长度不能超过128个字符。 说明： 队列名称不区分大小写，系统会自动转换为小写。 类型 SQL队列：SQL作业的计算资源。 通用队列：Spark作业 、Flink作业的计算资源。 说明： 专属队列是指队列对应的资源为专属资源，空闲时不释放，即无论是否使用均保留资源的队列类型。专属队列可以保

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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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mage”时有效。 true：表示复制镜像模式，无法极速创建AI应用，SWR源目录中的镜像更改或删除不影响服务部署。 false：表示不复制镜像模式，可极速创建AI应用，更改或删除SWR源目录中的镜像会影响服务部署。 不设置值时，默认为复制镜像模式。 tenant String 模型所属租户的账号id。

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转移（过时图元，不建议使用） 若座席通过前台界面接续条的呼叫转移按钮挂起转IVR，IVR流程中不支持再使用此处的转移图元来转其他设备，否则会导致转其他设备失败。 图元展示 参数介绍 转移图元的参数如下图所示。 图1 转人工 图2 转第三方 图3 录音文件 图4 转智能IVR 图5

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在其中增加如下内容： with tf.variable_scope("Adam"): 在增加代码时不建议使用自定义“global_step”，推荐使用tf.train.get_or_create_global_step()。 父主题： MoXing

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训练业务代码适配昇腾PyTorch代码适配 前提条件 要迁移的训练任务代码在GPU上多次训练稳定可收敛。训练业务代码和数据，应该确保在GPU环境中能够运行，并且训练任务有稳定的收敛效果。 本文只针对基于PyTorch的训练脚本迁移。这里假设用户使用的是基于PyTorch的训练代码进行迁

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如果您使用不在GPU驱动支持列表内的GPU驱动版本，可能引发GPU驱动与操作系统版本、 ECS实例类型 、Container Runtime等不兼容，继而导致驱动安装失败或者GPU插件异常。对于使用自定义GPU驱动的场景，请您自行验证。 安装插件 登录CCE控制台，单击集群名称进入集群，在左侧导航栏中选择“插件中心”，在右侧找到CCE

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