Tesla系列P4、P40、T4等型号GPU。 含有GPU硬件的机器，作为边缘节点的时候可以不使用GPU。 如果边缘节点使用GPU，您需要在纳管前安装GPU驱动。 目前只有使用x86架构的GPU节点才能纳管到IEF中使用。 NPU（可选） 华为昇腾AI加速处理器。 说明： 当前支持集成了华为昇腾处理器的边缘节点，如Atlas

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Tesla系列P4、P40、T4等型号GPU。 含有GPU硬件的机器，作为边缘节点的时候可以不使用GPU。 如果边缘节点使用GPU，您需要在纳管前安装GPU驱动。 目前只有使用x86架构的GPU节点才能纳管到IEF中使用。 NPU（可选） 华为昇腾AI加速处理器。 说明： 当前支持集成了华为昇腾处理器的边缘节点，如Atlas

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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？ 问题描述 GPU实例启动异常，检查系统日志，发现NVIDIA驱动空指针访问。如图1所示。 图1 NVIDIA驱动空指针访问 可能原因 GPU驱动异常。 处理方法 卸载驱动。 方法1：执行nvidia-uninstall命令，卸载驱动。

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安装nvidia-fabricmanager服务 A100/A800 GPU支持 NvLink & NvSwitch，若您使用多GPU卡的机型，需额外安装与驱动版本对应的nvidia-fabricmanager服务使GPU卡间能够互联，否则可能无法正常使用GPU实例。 本文以驱动版本470.103

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示例：从0到1制作 自定义镜像 并用于训练（MindSpore+GPU） 本章节介绍如何从0到1制作镜像，并使用该镜像在ModelArts平台上进行训练。镜像中使用的AI引擎是MindSpore，训练使用的资源是GPU。 本实践教程仅适用于新版训练作业。 场景描述 本示例使用Linux x86_64架构的主机，操作系统ubuntu-18

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如何查询显卡在位信息 显卡故障信息(Linux) 如何查询NVIDIA的错误信息 如何查询XID报错信息 NVIDIA日志收集(Linux) 如何收集NVDIA日志 镜像内核信息收集(Linux) 如何查询内核信息 驱动安装信息收集(Linux) 如何收集驱动安装信息 父主题： 故障信息收集

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实例 选择弹性 云服务器 计费模式 购买E CS 登录Windows ECS 登录Linux ECS 管理GPU加速型ECS的GPU驱动 管理弹性云 服务器 变更ECS规格（vCPU和内存） 变更ECS操作系统 查看弹性云服务器信息

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sla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）GPU加速型实例自动安装GPU驱动（Linux）和（推荐）GPU加速型实例自动安装GPU驱动（Windows）。 GPU虚拟化型实例，需要严格按照表1选择合适的驱动版本下载使用。

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示例：从0到1制作自定义镜像并用于训练（MindSpore+GPU） 本章节介绍如何从0到1制作镜像，并使用该镜像在ModelArts平台上进行训练。镜像中使用的AI引擎是MindSpore，训练使用的资源是GPU。 本实践教程仅适用于新版训练作业。 场景描述 本示例使用Linux x86_64架构的主机，操作系统ubuntu-18

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file.copy('obs://wolfros-net/zp/AI/code/faiss_gpu-1.5.3-cp36-cp36m-manylinux2010_x86_64.whl','/cache/faiss_gpu-1.5.3-cp36-cp36m-manylinux1_x86_64

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练数据通常存储在对象存储服务（OBS）中，且训练数据较大时（如200GB以上），每次都需要使用GPU资源池进行训练，且训练效率低。 希望提升训练效率，同时减少与 对象存储OBS 的交互。可通过如下方式进行调整优化。 优化原理 对于ModelArts提供的GPU资源池，每个训练节点会挂

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置为GPU插件配置中指定的版本。 如果需要稳定升级GPU节点驱动，推荐使用通过节点池升级节点的GPU驱动版本。 前提条件 需要使用kubectl连接到集群，详情请参见通过kubectl连接集群。 操作步骤 如果您需要使用指定的NVIDIA驱动版本，可以在节点安装新版本GPU驱动，操作步骤如下：

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分别支持的AI引擎。 表1 新旧版预置引擎差异 工作环境 预置训练I引擎与版本 旧版训练 新版训练 TensorFlow Tensorflow-1.8.0 √ x Tensorflow-1.13.1 √ 后续版本支持 Tensorflow-2.1.0 √ √ MXNet MXNet-1

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nvidia-smi: command not found 可能原因 云服务器驱动异常、没有安装驱动或者驱动被卸载。 处理方法 如果未安装GPU驱动，请重新安装GPU驱动。 操作指导请参考：安装GPU驱动 如果已安装驱动，但是驱动被卸载。 执行history，查看是否执行过卸载操作。

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硬盘 >= 1GB GPU（可选） 同一个边缘节点上的GPU型号必须相同。 说明： 当前支持Nvidia Tesla系列P4、P40、T4等型号GPU。 含有GPU硬件的机器，作为边缘节点的时候可以不使用GPU。 如果边缘节点使用GPU，您需要在纳管前安装GPU驱动。 目前只有使用

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注册镜像（Linux） 操作场景 镜像文件上传到OBS桶以后，请参考本节指导注册镜像。 操作步骤 登录IMS控制台。 登录管理控制台。 选择“计算 > 镜像服务 ”。 进入镜像服务页面。 创建系统盘镜像。 单击右上角的“创建私有镜像”，进入创建私有镜像页面。 根据界面要求填写如下信息：

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Horovod/MPI/MindSpore-GPU ModelArts训练服务支持了多种AI引擎，并对不同的引擎提供了针对性适配，用户在使用这些引擎进行模型训练时，训练的算法代码也需要做相应适配，本文讲解了使用Horovod/MPI/MindSpore-GPU引擎所需要做的代码适配。 Hor

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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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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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