delArts提供的公共资源池完成，按照使用量计费，方便快捷。 专属资源池和公共资源池的能力差异 专属资源池为用户提供独立的计算集群、网络，不同用户间的专属资源池物理隔离，公共资源池仅提供逻辑隔离，专属资源池的隔离性、安全性要高于公共资源池。 专属资源池用户资源独享，在资源充足的

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训练作业 OBS操作相关故障 云上迁移适配故障 硬盘限制故障 外网访问限制 权限问题 GPU相关问题 业务代码问题 预置算法运行故障 训练作业卡死 训练作业运行失败 专属资源池创建训练作业 训练作业性能问题 Ascend相关问题

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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。

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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

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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

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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：

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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：

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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。

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在AI开发时使用Standard资源池 ModelArts Standard资源池说明 在使用ModelArts进行AI开发时，您可以选择使用如下两种资源池： 专属资源池：专属资源池不与其他用户共享，资源更可控。在使用专属资源池之前，您需要先创建一个专属资源池，然后在AI开发过程中选择此专属资源池。 公共

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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

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不可用：表示小站运行时出现故障，暂不可用。 请联系华为云运维团队进行联合定位和解决故障。 部署中：表示CloudPond一体化机柜正在用户数据中心进行部署中。 待部署完成后，状态将更改为“可用”。 区域 边缘小站关联的华为云区 域名 称，为用户注册边缘小站时所选择。 部署位置 边缘小

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object 资源池中不同状态的资源量。 scope Array of scope objects 资源池业务状态信息。 driver driver object 资源池驱动信息。 parent String 资源池父节点名称，物理池为空。 root String 资源池根节点名称，物理池为自己的名称。

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自研的加速插件，以云原生方式直接向用户提供AI Native的资源、任务等能力，用户可以直接操作资源池中的节点和k8s集群。 ModelArts Lite Cluster主要支持以下功能： 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

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object 资源池中不同状态的资源量。 scope Array of scope objects 资源池业务状态信息。 driver driver object 资源池驱动信息。 parent String 资源池父节点名称，物理池为空。 root String 资源池根节点名称，物理池为自己的名称。

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创建管道作业接入IoTDA数据 场景说明 用户通过构建管道作业实现对设备数据进行清洗，规整，去重，增加外部业务属性信息等一系列处理，为下一步基于资产模型分析设备属性数据做好准备，本案例中管道作业为计算设备OEE相关指标准备好基础数据。 创建步骤 创建管道作业，进入IoTA Con

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制作 自定义镜像 并用于训练（Pytorch+CPU/GPU） 示例：从 0 到 1 制作自定义镜像并用于训练（MPI+CPU/GPU） 示例：从 0 到 1 制作自定义镜像并用于训练（MindSpore+Ascend） 使用ModelArts Standard一键完成商超商品识别模型部署 专属资源池训练

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status 否 String 资源池状态。状态为空时，返回当前有效的资源池，包括创建中和创建成功的资源池。可选值如下： created: 创建成功的资源池。 failed：创建失败的资源池，创建失败的资源池记录保留3天。 creating：创建中的资源池。 请求参数 无 响应参数 状态码：

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（推荐）自动安装GPU加速型ECS的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

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displayed 请求示例 无 响应示例 无 状态码 状态码 描述 200 "更新资源池成功。" 400 "更新资源池 请求参数不合法。" 500 "更新资源池 网络错误。" 父主题： 专属资源池和共享资源池

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资源池管理 资源池概述 专属资源池 共享资源池

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添加资源池 功能介绍 该接口用于添加资源池。 调用方法 请参见如何调用API。 URI PUT /v2/{project_id}/clusters/{cluster_id}/workload/queues 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String

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