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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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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群下全部GPU节点将使用相同的驱动。 GPU虚拟化功能仅支持470.57.02、510.47.03、535.54.03版本的GPU驱动。 建议您使用CCE提供的驱动地址，以满足驱动版本的要求。 如果下载链接为公网地址，例如地址为nvidia官网地址https://us.download

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插件仅提供驱动的下载及安装脚本执行功能，插件的状态仅代表插件本身功能正常，与驱动是否安装成功无关。 对于GPU驱动版本与您业务应用的兼容性（GPU驱动版本与CUDA库版本的兼容性），CCE不做保证，请您自行验证。 对于已经安装GPU驱动的自定义操作系统镜像，CCE无法保证其提供的GPU驱

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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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Map 针对单个节点池的GPU驱动的相关配置 默认值：{} health_check_xids_v2 否 String 插件健康检查的GPU错误的范围 默认值："74,79" inject_ld_Library_path 否 String 插件向GPU容器中自动注入的LD_LIBRARY_PATH环境变量的值

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"Device"”中增加GPU的BusID。 图2 增加GPU的BusID 步骤2中查询的BusID为十六进制，需要转换为十进制后增加到“/etc/X11/xorg.conf”文件的“Section "Device"”中。 例如，“00.0d.0”是十六进制，需转换后填入配置中的值为“PCI:00:13:0。”

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一键告警 弹性 云服务器 运行在物理机上，虽然提供了多种机制来保证系统的可靠性、容错能力和高可用性，但是，服务器的硬件、电源等部件仍有较小概率的损坏。云平台默认提供了自动恢复功能，当弹性云服务器所在的硬件出现故障时，系统会自动将弹性云服务器迁移至正常的物理机，保障您受到的影响最小，该过程会导致云服务器重启。了解更多

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相应规格的GPU加速型云服务器。 在云渲游平台中进行应用内容渲染的是GPU加速型云服务器中支持渲染的图形实例。 单击了解更多GPU加速型相关信息。 虚拟私有云 VPC 虚拟私有云（Virtual Private Cloud, VPC）为弹性云服务器提供一个逻辑上完全隔离的虚拟网络

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emory四个软件。 但是如果nvidia和cuda是使用runfile(local)方式安装的，那么需要在下一步中再次卸载。 若使用nvidia run包直接安装的驱动，需要找到对应的卸载命令。 sudo /usr/bin/nvidia-uninstall sudo /usr/local/cuda-11

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云服务器处于异常状态 问题描述 云服务器列表页面，云服务器的状态显示为“异常”。 处理方法 进入云服务器列表页面，鼠标移动至“异常”状态处，查看具体的异常原因。 图1 查看异常原因 根据查看的异常原因，匹配表1中对应的解决方案，解决云服务器异常。 表1 云服务器异常原因及解决方案

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方法2：查询云服务器安装的驱动版本：whereis nvidia 图1 查询安装的驱动版本 根据查询的驱动版本从NVIDIA官网下载驱动包（此处重新下载驱动包是为了执行卸载动作，且后续重新安装驱动时需要此安装包）。 以驱动版本nvidia-396.44为例，执行sh NVIDIA-Linux-x86_64-396

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通过nvidia.com/gpu指定申请GPU的数量，支持申请设置为小于1的数量，比如nvidia.com/gpu: 0.5，这样可以多个Pod共享使用GPU。GPU数量小于1时，不支持跨GPU分配，如0.5 GPU只会分配到一张卡上。 使用nvidia.com/gpu参数指定GPU数量时，re

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使用SSH工具连接Notebook，服务器的进程被清理了，GPU使用率显示还是100% 原因是代码运行卡死导致被进程清理，GPU显存没有释放；或者代码运行过程中内存溢出导致程序被清理，需要释放下显存，清理GPU，然后重新启动。为了避免进程结束引起的代码未保存，建议您每隔一段时间保存下代码输出至OBS桶或者容器

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（可选）如果X服务正在运行，请执行systemctl set-default multi-user.target命令并重启裸金属服务器以进入多用户模式。 （可选）安装NVIDIA GPU驱动。 如果选择了特定版本的NVIDIA GPU驱动，而不是捆绑在CUDA工具包中的版本，则需要执行此步骤。

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在应用列表中，查看需添加云服务器的应用，单击“添加云服务器”。 图1 添加云服务器 添加云服务器。 部署云服务器：选择用于部署应用的云服务器。 新建：购买新的GPU加速型云服务器。 纳管：将在E CS 页面创建的GPU加速型云服务器纳入到VR云渲游平台管理。 支持纳管的云服务器必须满足以下条件：

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据业务查看不同场景的设备连接指导。 VR应用操作场景 用户连接VR应用，网络测速满足要求后（参考如何测试头显所在网络质量？），佩戴头显设备，并选择SDK打包的APK。此时，头显将连接至VR云渲游平台并接入分配的GPU云服务器，头显中呈现GPU云服务器内实时渲染的VR应用画面。 前提条件：

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修改服务器的镜像 功能介绍 修改服务器的镜像。 服务器的镜像和服务器组的镜像不一样时，支持服务器的镜像切换为服务器组的镜像，并且仅允许同等镜像进行切换，例如：同操作系统，免费镜像切换，同源同价的付费镜像切换。如果服务器组的镜像和服务器的镜像为非同等镜像，建议您直接购买新的服务器，删除或者退订老的服务器。

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这个问题。 硬件问题：如果GPU之间的NVLINK连接存在硬件故障，那么这可能会导致带宽受限。重新安装软件后，重启系统，可能触发了某种硬件自检或修复机制，从而恢复了正常的带宽。 系统负载问题：最初测试GPU卡间带宽时，可能存在其他系统负载，如进程、服务等，这些负载会占用一部分网络

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nit导致纳管失败的解决方案 GPU A系列裸金属服务器使用CUDA cudaGetDeviceCount()提示CUDA initializat失败 裸金属服务器Euler OS升级NetworkManager-config-server导致SSH链接故障解决方案

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