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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开始执行批量计算前，请先创建资源池环境。 登录BCE控制台，在左侧导航栏单击“资源池管理”。 在“共享资源池”页签，单击“创建共享资源池”。 图1 创建共享资源池 在“创建共享资源池”页面中，填写基础信息，并选择资源池所在的命名空间，具体参数如表1所示。 表1 创建共享资源池 参数 说明

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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监控指标的工作负载弹性伸缩配置 GPU虚拟化节点弹性伸缩配置 GPU故障处理 父主题： 调度

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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，在资源充足的情况下，作业是不会排队的；而公共资源池使用共享资源，在任何时候都有可能排队。 专属资源池支持打通用户的网络，在该专属资源

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arch String 计算机架构。 enable_gpu Boolean 是否使用GPU。 enable_npu Boolean 是否使用NPU。 memory Integer 内存大小。 gpu_info Array of GpuInfo objects GPU信息。 npu_info

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用内存包括用户弹性 云服务器 中可使用的内存（即弹性云 服务器 规格所定义大小的内存）及为了管理该云服务器所需要消耗的DeC物理服务器的可用内存。管理该云服务器所需要消耗的DeC物理服务器可用内存通常约占弹性云服务器定义内存规格的1%~2%，该部分内存无法被弹性云服务器使用。 空闲：未被

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当前云容器实例提供“通用计算型”和“GPU加速型”两种类型的资源，创建命名空间时需要选择资源类型，后续创建的负载中容器就运行在此类型的集群上。 通用计算型：支持创建含CPU资源的容器实例，适用于通用计算场景。 GPU加速型：支持创建含GPU资源的容器实例，适用于深度学习、科学计算、视频处理等场景。

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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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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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卸载GPU加速型ECS的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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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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计算加速型P2vs 计算加速型P2s（主售） 计算加速型P2v 计算加速型P1 推理加速型Pi2（主售） 推理加速型Pi1 相关操作链接： 适用于GPU加速实例的镜像列表 GPU加速型实例安装GRID驱动 GPU加速型实例安装Tesla驱动及CUDA工具包 表1 GPU加速实例总览 类别

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本节介绍ModelArts服务在使用过程中的约束和限制。 规格限制 表1 规格说明 资源类型 规格 说明 计算资源 所有按需计费、包年/包月、套餐包中的计算资源规格，包括CPU、GPU和NPU 购买的所有类型的计算资源均不支持跨Region使用。 计算资源 套餐包 套餐包仅用于公共资源池，不能用于专属资源池。

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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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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。

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计算 弹性云服务器 ECS 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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隔离故障节点后，系统会在新的计算节点上重新创建训练作业。如果资源池规格紧张，重新下发的训练作业会以第一优先级进行排队。如果排队时间超过30分钟，训练任务会自动退出。该现象表明资源池规格任务紧张，训练作业无法正常启动，推荐您购买专属资源池补充计算节点。 如果您使用专属资源池创建训练作业，容错

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install -r requirements.txt && /bin/sh tools/run.sh 资源池：在“专属资源池”页签选择GPU规格的专属资源池。 规格：选择8卡GPU规格。 计算节点：1。 SFS Turbo：增加挂载配置，选择SFS名称，云上挂载路径为“/home/ma-user/work”。

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install -r requirements.txt && /bin/sh run.sh 资源池：在“专属资源池”页签选择GPU规格的专属资源池。 规格：选择所需GPU规格。 计算节点个数：选择需要的节点个数。 SFS Turbo：增加挂载配置，选择SFS名称，云上挂载路径为

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