/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“/resource_info/gpu_usage.json”，可以看到有哪些进程在使用GPU。 如果当前没有进程使用GPU，该文件可能不存在或为空。 父主题： 更多功能咨询

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MRS 对接Jupyter Notebook 方案概述 在集群外节点安装客户端 安装Python3 安装Jupyter Notebook 验证Jupyter Notebook访问MRS 父主题： 系统对接

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EIHealth 平台集成了基于开源的Jupyter Notebook，可为您提供在线的开发和调试工具，用于编写和调测模型训练代码。Notebook使您无需关心分析软件包的安装、升级和维护等工作，只需聚焦于科研工作，从而加快科研进展。 关于Jupyter Notebook的详细操作指导，请参见Jupyter

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安装Jupyter Notebook 使用root用户登录客户端节点，执行如下命令安装Jupyter Notebook。 pip3 install jupyter notebook 显示结果如下，表示安装成功： 为保障系统安全，需要生成一个密文密码用于登录Jupyter，放到Jupyter

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HelpCenter Redirect

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HelpCenter Redirect

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[0])] 图2 查看预测结果 当前只对python3做了优化，python2下无法直接运行Jupyter Notebook。 CodeArts IDE Online暂不支持GPU加速，建议安装tensorflow-cpu减小磁盘占用，并加快安装速度。 鲲鹏镜像暂时无法安装TensorFlow，敬请期待后续更新。

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Jupyter可以安装插件吗？ Jupyter可以安装插件。 目前jupyter插件多数采用wheel包的形式发布，一次性完成前后端插件的安装，安装时注意使用jupyter服务依赖的环境“/modelarts/authoring/notebook-conda/bin/pip”进行

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将Grafana注册到jupyter-server-proxy。 在JupyterLab Terminal中执行以下命令： mkdir -p /home/ma-user/.local/etc/jupyter vi /home/ma-user/.local/etc/jupyter/jupyter_notebook_config

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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监控指标的弹性伸缩实践 GPU故障处理 父主题： 调度

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，集群有4块GPU卡，TFJob1和TFJob2作业各自有4个Worker，TFJob1和TFJob2各自分配到2个GPU。但是TFJob1和TFJob2均需要4块GPU卡才能运行起来。这样TFJob1和TFJob2处于互相等待对方释放资源，这种死锁情况造成了GPU资源的浪费。 亲和调度问题

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mindspore1.7.0-cuda10.1-py3.7-ubuntu18.04镜像介绍 AI引擎框架 是否使用 GPU （CUDA 版本） URL 包含的依赖项 Mindspore-gpu 1.7.0 是 （cuda 10.1） swr.{region_id}.myhuaweicloud.

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GPU加速型实例卸载GPU驱动 操作场景 当GPU加速型 云服务器 需手动卸载GPU驱动时，可参考本文档进行操作。 GPU驱动卸载命令与GPU驱动的安装方式和操作系统类型相关，例如： Windows操作系统卸载驱动 Linux操作系统卸载驱动 Windows操作系统卸载驱动 以Windows

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验证Jupyter Notebook访问MRS 在客户端节点执行如下命令，启动Jupyter Notebook。 PYSPARK_PYTHON=./Python/bin/python3 PYSPARK_DRIVER_PYTHON=jupyter-notebook PYSPARK_

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

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GPU计算型 GPU计算单元包含的计算资源主要适用于政企用户部署GPU密集型业务到CloudPond上使用的场景，对应华为云E CS 的实例包含Pi系列，用户可根据机型规格情况选择对应的计算资源商品。具体规格请参考表1。 表1 GPU计算单元 名称 算力配置 描述 GPU计算单元-汇聚型-2Pi2

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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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tensorflow1.13-cuda10.0-cudnn7-ubuntu18.04镜像介绍 AI引擎框架 是否使用 GPU （CUDA 版本） URL 包含的依赖项 Tensorflow 1.13-gpu 是 （cuda 10.0） swr.{region_id}.myhuaweicloud.com

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GPU驱动概述 GPU驱动概述 在使用GPU加速型实例前，请确保实例已安装GPU驱动以获得相应的GPU加速能力。 GPU加速型实例支持两种类型的驱动：GRID驱动和Tesla驱动。 当前已支持使用自动化脚本安装GPU驱动，建议优先使用自动安装方式，脚本获取以及安装指导请参考（推荐

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GPU故障处理 前提条件 如需将GPU事件同步上报至AOM，集群中需安装云原生日志采集插件，您可前往AOM服务查看GPU插件隔离事件。 GPU插件隔离事件 当GPU显卡出现异常时，系统会将出现问题的GPU设备进行隔离，详细事件如表1所示。 表1 GPU插件隔离事件 事件原因 详细信息

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GPU函数管理 Serverless GPU使用介绍 部署方式 函数模式

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