/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

查看更多 →

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

查看更多 →

（推荐）GPU加速型实例自动安装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

查看更多 →

GPU虚拟化概述 U CS On Premises GPU采用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，可以完全由用户定义使用的GPU数量，提高GPU利用率。

查看更多 →

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

查看更多 →

GPU虚拟化 GPU虚拟化概述 准备GPU虚拟化资源 创建GPU虚拟化应用 监控GPU虚拟化资源 父主题： 管理本地集群

查看更多 →

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

查看更多 →

String 训练作业的引擎名称。目前支持的引擎名称如下： Ascend-Powered-Engine Caffe Horovod MXNet PyTorch Ray Spark_MLlib TensorFlow XGBoost-Sklearn MindSpore-GPU engine_id

查看更多 →

TensorFlow图像分类模板 简介 搭载TensorFlow1.8引擎，运行环境为“python2.7”，适合导入以“SavedModel”格式保存的TensorFlow图像分类模型。该模板使用平台预置的图像处理模式，模式详情参见预置图像处理模式，推理时向模型输入一张“key

查看更多 →

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。 Horo

查看更多 →

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。 优化原理 对于ModelArts提供的GPU资源池，每个训练节点会挂

查看更多 →

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

查看更多 →

TensorFlow-py27通用模板 简介 搭载TensorFlow1.8 AI引擎，运行环境为“python2.7”，内置输入输出模式为未定义模式，请根据模型功能或业务场景重新选择合适的输入输出模式。使用该模板导入模型时请选择到包含模型文件的model目录。 模板输入 存储在

查看更多 →

TensorFlow-py36通用模板 简介 搭载TensorFlow1.8 AI引擎，运行环境为“python3.6”，内置输入输出模式为未定义模式，请根据模型功能或业务场景重新选择合适的输入输出模式。使用该模板导入模型时请选择到包含模型文件的model目录。 模板输入 存储在

查看更多 →

"job_id": "70a5****-****-****-****-****441e862b" } 不同区域，项目也不同，因此指定区域时，一般需要同时指定项目ID。 父主题： 选项说明

查看更多 →

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

查看更多 →

安装并配置GPU驱动 背景信息 对于使用GPU的边缘节点，在纳管边缘节点前，需要安装并配置GPU驱动。 IEF当前支持Nvidia Tesla系列P4、P40、T4等型号GPU，支持CUDA Toolkit 8.0至10.0版本对应的驱动。 操作步骤 安装GPU驱动。 下载GPU驱动，推荐驱动链接：

查看更多 →

安装并配置GPU驱动 背景信息 对于使用GPU的边缘节点，在纳管边缘节点前，需要安装并配置GPU驱动。 IEF当前支持Nvidia Tesla系列P4、P40、T4等型号GPU，支持CUDA Toolkit 8.0至10.0版本对应的驱动。 操作步骤 安装GPU驱动。 下载GPU驱动，推荐驱动链接：

查看更多 →

GPU实例故障处理流程 GPU实例故障处理流程如图1所示，对应的操作方法如下： CES监控事件通知：配置GPU的CES监控后会产生故障事件通知。 故障信息收集：可使用GPU故障信息收集脚本一键收集，也可参考故障信息收集执行命令行收集。 GPU实例故障分类列表：根据错误信息在故障分类列表中识别故障类型。

查看更多 →

GPU节点驱动版本 选择GPU节点驱动版本 CCE推荐的GPU驱动版本列表 手动更新GPU节点驱动版本 通过节点池升级节点的GPU驱动版本 父主题： GPU调度

查看更多 →

设备。 init容器不支持使用GPU虚拟化资源。 GPU虚拟化支持显存隔离、显存与算力隔离两种隔离模式。单个GPU卡仅支持调度同一种隔离模式的工作负载。 使用GPU虚拟化后，不支持使用Autoscaler插件自动扩缩容GPU虚拟化节点。 XGPU服务的隔离功能不支持以UVM的方式申请显存，即调用CUDA

查看更多 →