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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计算 弹性 云服务器 E CS 裸金属 服务器 BMS 镜像服务 IMS 弹性伸缩 AS 父主题： SCP授权参考

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对于一些类型的弹性云服务器，如果使用私有镜像进行创建，需要在制作私有镜像时安装特殊驱动。 GPU驱动 如果这个私有镜像用于创建GPU加速型云服务器，需要在镜像中安装合适的GPU驱动来获得相应的GPU加速能力。GPU加速型实例中配备的NVIDIA Tesla GPU支持两种类型的驱动：Tesla驱动和GRID/vGPU驱动。

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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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ana中看到Prometheus的监控数据。 单击访问地址，访问Grafana，选择合适的DashBoard，即可以查到相应的聚合内容。 登录CCE控制台，选择一个已安装Prometheus插件的集群，单击集群名称进入集群，在左侧导航栏中选择“服务”。 单击右上角“YAML创建”

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local 否，请执行下一步。 查看实例的Tesla驱动版本是否为510.xx.xx。 是，该驱动版本与镜像可能存在兼容性问题，建议更换驱动版本，操作指导，请参考安装GPU驱动。 否，请执行下一步。 请尝试重启云服务器，再执行nvidia-smi查看GPU使用情况，确认是否正常。 如果问题依然存在，请联系客服。

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pci_passthrough:gpu_specs String G1型和G2型云服务器应用的技术，包括GPU虚拟化和GPU直通。 如果该规格的云服务器使用GPU虚拟化技术，且GPU卡的型号为M60-1Q，参数值为“m60_1q:virt:1”。 如果该规格的云服务器使用GPU直通技术，且GPU卡的型号为

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高性能计算 高计算能力、高吞吐量的场景。例如科学计算、基因工程、游戏动画、生物制药计算和存储系统。 推荐使用高性能计算型弹性云服务器，主要使用在受计算限制的高性能处理器的应用程序上，适合要求提供海量并行计算资源、高性能的基础设施服务，需要达到高性能计算和海量存储，对渲染的效率有一定保障的场景。

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、安全的计算环境，确保您的服务持久稳定运行。弹性云服务器的创建是自助完成的，您只需要指定CPU、内存、镜像规格、登录鉴权方式即可，同时也可以根据您的需求随时调整您的弹性云服务器规格。弹性云服务器创建成功后，您就可以像使用自己的本地PC或物理服务器一样，在云上使用弹性云服务器。 更

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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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NVIDIA check failed. | +----------------------+ 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帮助。 父主题： 单独项检查

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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 赫兹 每张GPU卡的显存频率 GPU卡-PCle带宽

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如果您的集群中已安装符合基础规划的插件，您可以跳过此步骤。 更改驱动版本后，需要重启节点才能生效。 重启节点前需要排空节点中的Pod，在进行升级重启的操作。请注意预留GPU资源以满足节点排空过程中的Pod调度需求，防止资源不足导致Pod调度失败影响业务运行。 登录UCS控制台，单击集群名称进入集群，在左

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监控GPU资源 本章介绍如何在UCS控制台界面查看GPU资源的全局监控指标。 前提条件 完成GPU资源准备。 当前本地集群已创建GPU资源。 当前本地集群开启了监控能力。 GPU监控 登录UCS控制台，在左侧导航栏选择“容器智能分析”。 选择对应的集群并开启监控，详细操作请参照集群开启监控。

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0%单显卡只会分配到一张卡上。 GPU虚拟化模式： 显存：GPU虚拟化配置项。显存值单位为Mi，需为128的整数倍，最小值为128Mi，若配置的显存超过单张GPU卡的显存，将会出现无法调度状况。 算力：GPU虚拟化配置项。算力值单位为%，需为5的倍数，且最大不超过100。算力可以不填写，不填表示显存隔离算力共享。

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值之间的差异程度的值。 求和值：指在聚合周期内原始值相加得到的值。 原始值 比较关系 比较检测指标值和阈值的关系。 比较关系分为>、>=、<、<=。 > 阈值 设置监控指标达到的临界值。 70 弹性伸缩支持的监控指标 弹性伸缩支持的监控指标如表1所示。 表1 弹性伸缩支持的监控指标

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户设置的价格上限且库存充足，实例才会运行，当市场价格超过用户设置的价格上限，实例将被释放。 竞享实例：按选定的保障周期的市场价格计费，保障周期是购买竞享实例的最小单位时间，保障周期不同价格不同。 计费周期： 竞价计费型实例：秒级计费，按小时结算。账单起始价格按用户购买时间的市场价

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弹性公网IP的带宽费用：按需计费(按带宽计费)弹性公网IP的带宽费用。 共享带宽的费用。 以上计费项目的详细说明，请参见弹性公网IP计费说明。 特殊实例 特殊实例包括： 裸金属实例 含本地盘的实例 如磁盘增强型、超高I/O型、H2型、P1型、P2型等。 含FPGA卡的实例 如Fp1型、Fp1c型。

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弹性公网IP的带宽费用：按需计费(按带宽计费)弹性公网IP的带宽费用。 共享带宽的费用。 以上计费项目的详细说明，请参见弹性公网IP计费说明。 特殊实例 特殊实例包括： 裸金属实例 含本地盘的实例 如磁盘增强型、超高I/O型、H2型、P1型、P2型等。 含FPGA卡的实例 如Fp1型、Fp1c型。

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选择合适的计算资源 评估计算要求涉及评估工作负载的特定计算需求，包括实例类型、可伸缩性和容器化等因素。不同的计算服务具有不同的功能和特征，可能会影响工作负载的性能。选择最佳计算服务以确保工作负载高效运行。请考虑以下策略： 了解实例类型 不同的实例类型针对不同的工作负载进行优化，例

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CUDA工具包获取方式中的对应的索引项在页面中进行选择。 图14 选择CUDA的版本 选择完成后，页面会自动呈现出Ubuntu 20.04 64bit对应的CUDA 10.1的下载地址，复制下载地址。 在云服务器内部执行如下命令进行下载。 wget 复制的链接地址 例如：wget

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