通过nvidia.com/gpu指定申请GPU的数量，支持申请设置为小于1的数量，比如nvidia.com/gpu: 0.5，这样可以多个Pod共享使用GPU。GPU数量小于1时，不支持跨GPU分配，如0.5 GPU只会分配到一张卡上。 使用nvidia.com/gpu参数指定GPU数量时，re

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选择GPU节点驱动版本 使用GPU加速型 云服务器 时，需要安装正确的Nvidia基础设施软件，才可以使用GPU实现计算加速功能。在使用GPU前，您需要根据GPU型号，选择兼容配套软件包并安装。 本文将介绍如何选择GPU节点的驱动版本及配套的CUDA Toolkit。 如何选择GPU节点驱动版本

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采集方式（Windows）：通过调用GPU卡的nvml.dll库获取。 0-100% 云 服务器 云服务器 - GPU 1分钟 gpu_usage_gpu (Agent) GPU使用率 该指标用于统计测量对象当前的GPU使用率。 单位：百分比 采集方式（Linux）：通过调用GPU卡的libnvidia-ml

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对于使用第三方VR运行环境（如SteamVR）的用户，GPU云服务器创建完成或重启后，建议用户在连接头显设备前先进行房间设置，即登录GPU云服务器配置环境，包括设置默认身高等操作。 前提条件 已在VR云渲游平台成功创建应用。 创建的GPU加速型云服务器为“闲置”状态。 操作步骤 获取GPU云服务器的弹性公网IP。

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到GPU。 处理方法 根据报错提示，请您排查代码，是否已添加以下配置，设置该程序可见的GPU： os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0,1,2,3,4,5,6,7' 其中，0为服务器的GPU编号，可以为0，1，2，3等，表明对程序可见的GP

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准备GPU虚拟化资源 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。本文介绍如何在GPU节点上实现GPU的调度和隔离能力。 前提条件 配置 支持版本 集群版本 v1.23.8-r0、v1.25

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，4k。 默认值：1080p。 gpu_ip_type 否 String 分配给设备使用的GPU云服务器的IP类型。 public：表示响应的gpu_ip的IP地址为公网，适用于使用公网连接设备与云服务器的场景。 private: 表示响应的gpu_ip的IP地址为私网，适用于使

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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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CCE AI套件（NVIDIA GPU） 插件介绍 CCE AI套件（NVIDIA GPU）插件是支持在容器中使用GPU显卡的设备管理插件，集群中使用GPU节点时必须安装本插件。 字段说明 表1 参数描述 参数 是否必选 参数类型 描述 basic 是 object 插件基础配置参数。

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/nvidia-smi 若能正常返回GPU信息，说明设备可用，插件安装成功。 GPU驱动支持列表 当前GPU驱动支持列表仅针对1.2.28及以上版本的GPU插件。 如果您需要安装最新版本的GPU驱动，请将您的GPU插件升级到最新版本。 表2 GPU驱动支持列表 GPU型号 支持集群类型 机型规格

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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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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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p2服务器安装NVIDIA GPU驱动和CUDA工具包 操作场景 GPU加速型p2（physical.p2.large规格）裸金属服务器创建成功后，需安装NVIDIA GPU驱动和CUDA工具包，从而实现计算加速功能。 前提条件 已绑定弹性公网IP。 已下载对应操作系统所需驱动的安装包。

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如何避免非GPU/NPU负载调度到GPU/NPU节点？ 问题现象 当集群中存在GPU/NPU节点和普通节点混合使用的场景时，普通工作负载也可以调度到GPU/NPU节点上，可能出现GPU/NPU资源未充分利用的情况。 问题原因 由于GPU/NPU节点同样提供CPU、内存资源，在一般

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上报事件。 如果您的弹性云服务器未安装GPU驱动，可参见（推荐）自动安装GPU加速型E CS 的GPU驱动（Windows）。 安装GPU驱动需使用默认路径。 GPU驱动安装完后，需重启GPU加速型实例，否则可能导致采集GPU指标及上报GPU事件失败。 GPU驱动正常安装后，最多10

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执行reboot命令，重启服务器。 （可选）GPU加速型弹性云服务器结果验证 对于GPU加速型弹性云服务器，在安装完图形化界面后，可通过如下操作验证驱动是否正常工作。 登录管理控制台。 为弹性云服务器配置安全组。 单击弹性云服务器名称，查看弹性云服务器详情，在弹性云服务器详情页面，选择“安全组”。

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云渲游平台使用统一身份认证服务实现认证和鉴权功能。 GPU加速型云服务器 GACS GPU加速型云服务器（GPU Accelerated Cloud Server, GACS）能够提供强大的浮点计算能力，从容应对高实时、高并发的海量计算场景。您可以在创建时选择相应规格的GPU加速型云服务器。 在云

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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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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

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