Lite Server算力资源和镜像版本配套关系 Lite Server提供多种NPU、GPU镜像，您可在购买前了解当前支持的镜像及对应详情。 NPU Snt9裸金属 服务器 支持的镜像详情 镜像名称：ModelArts-Euler2.8_Aarch64_Snt9_C78 表1 镜像详情

查看更多 →

域都能表现出巨大的计算优势。 商用 GPU加速型 2021年5月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 智能购买组公测上线 智能购买组是一种新的算力获取方式，通过自定义配置，可以自动化获得不同可用区、不同实例类型以及不同计费模式的算力。 智能购买组公测申请 公测 智能购买组

查看更多 →

性，并可在组织内共享数据集。 图10 数据均衡性分析 图11 共享样本数据库管理 全流程可视化自主训练，用户可选择网络结构、数据集利用云端算力进行自动学习，也可以利用notebook进行算法开发；支持基于预训练模型进行模型的自主训练与迭代优化，提高模型训练效率和精度。 图12 新建工程

查看更多 →

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

查看更多 →

GPU调度 GPU节点驱动版本 使用Kubernetes默认GPU调度 GPU虚拟化 监控GPU资源指标 基于GPU监控指标的工作负载弹性伸缩配置 GPU故障处理 父主题： 调度

查看更多 →

显存（GB） vGPU 算力（卡） 特点描述 NVIDIA-T4 1~16 取值说明：必须是整数。 说明：由系统自动分配，无需手动配置 T4是一款独特的GPU产品，专为AI推理工作负载而设计，如处理视频，语音，搜索引擎和图像的神经网络。T4配备16GB GDDR6，GPU中集成320个Turing

查看更多 →

提供了后台创建“专属备机”的能力，存在用户与SRE沟通效率低、资源恢复不及时、无法自动故障恢复等问题。 同一昇腾算力资源池中，支持存在不同订购周期的服务器 同一昇腾算力资源池中，支持资源池中订购不同计费类型/计费周期的资源，解决如下用户的使用场景： 用户在包长周期的资源池中无法扩容短周期的节点。

查看更多 →

功能描述 阶段 相关文档 1 服务名称变更 “智能边缘小站 IES”更名为“智能边缘小站 CloudPond”。 商用 - 2023年08月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 支持鲲鹏算力 用户可在CloudPond计算单元中选择鲲鹏算力单元用于ARM相关业务部署。 商用

查看更多 →

、高性价比鲲鹏实例、GPU和华为云独有的昇腾算力；支持GPU虚拟化、共享调度、资源感知的调度优化。 网络：支持对接高性能、安全可靠、多协议的独享型ELB作为业务流量入口。 存储：对接云存储，支持EVS、SFS和OBS，提供磁盘加密、快照和备份能力。 集群服务：支持购买集群、连接集

查看更多 →

全场景支持，适合在线业务、深度学习、大规模成本算力交付等。 节点自动伸缩 CCE突发弹性引擎（对接CCI） 将Kubernetes API扩展到无服务器的容器平台（如CCI），无需关心节点资源。 适合在线突增流量、CI/CD、大数据作业等场景。 CCE容器实例弹性伸缩到CCI服务 父主题：

查看更多 →

按政企业务对计算资源需求的不同，CloudPond将现有计算资源规格分为三类，请结合自身需求参考表1，初步判断业务所需的算力种类。然后根据计算资源规格章节查询具体可支持的配置型号。 表1 计算资源规格 计算资源种类 可支持算力种类 可发放虚拟机规格 通用计算单元 C6s 规格清单 S6 M6s C7n S7n M7n

查看更多 →

按政企业务对计算资源需求的不同，CloudPond将现有计算资源规格分为三类，请结合自身需求参考表1，初步判断业务所需的算力种类。然后根据计算资源规格章节查询具体可支持的配置型号。 表1 计算资源规格 计算资源种类 可支持算力种类 可发放虚拟机规格 通用计算单元 C6s 规格清单 S6 M6s C7n S7n M7n

查看更多 →

在线服务 新建在线服务 查询在线服务详情 修改在线服务参数 删除在线服务 父主题： API

查看更多 →

在线服务 点击“客服”，拨打电话进行相关问题咨询。 父主题： 客服与帮助

查看更多 →

异构资源配置 GPU配置 GPU虚拟化 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

查看更多 →

选择需要删除的在线服务，单击列表上方的“删除”，批量删除在线服务。 内置在线服务不支持删除。 查看在线服务详情 单击在线服务名称，查看在线服务详情。 在线服务详情页，查看在线服务基本信息、调用接口和配置信息。 查询在线服务 在搜索输入框中输入搜索条件，按回车键即可查询。 在线服务相关操作与任务所处状态约束关系请见下表：

查看更多 →

在线服务 部署在线服务时，自定义预测脚本python依赖包出现冲突，导致运行出错 在线服务预测时，如何提高预测速度？ 调整模型后，部署新版本AI应用能否保持原API接口不变？ 在线服务的API接口组成规则是什么？ 在线服务运行中但是预测失败时，如何排查报错是不是模型原因导致的 在

查看更多 →

原因分析 因为编译的时候需要设置setup.py中编译的参数arch和code和电脑的显卡匹配。 解决方法 对于GP Vnt1的显卡，GPU算力为-gencode arch=compute_70,code=[sm_70,compute_70]，设置setup.py中的编译参数即可解决。

查看更多 →

GPU负载 使用Tensorflow训练神经网络 使用Nvidia-smi工具

查看更多 →

效果。华为云ModelArts针对该使用场景，在给出系统化训练业务昇腾迁移方案的基础上，提供了即开即用的云上 集成开发环境 ，包含迁移所需要的算力资源和工具链，及具体的代码运行示例和最佳实践，并对于实际的操作原理和迁移流程进行说明，包含迁移后的精度和性能验证、调试方法说明。 范围 本

查看更多 →

原因分析 因为编译的时候需要设置setup.py中编译的参数arch和code和电脑的显卡匹配。 解决方法 对于GP Vnt1的显卡，GPU算力为-gencode arch=compute_70,code=[sm_70,compute_70]，设置setup.py中的编译参数即可解决。

查看更多 →