支持的事件监控 表1 CPH支持的事件监控 事件来源 事件名称 事件ID 事件级别 事件说明 处理建议 事件影响 CPH GPU故障 gpuAbnormal 致命 GPU发生故障 GPU故障，支持故障类型如下： "hard_hang" ----硬件故障，提交工单转运维处理 "over_temp"

查看更多 →

DDoS高防回源到云主机的是公网IP吗？ 是。DDoS高防系统通过公网回源到源站，因此回源到云主机的源站IP为公网IP。 父主题： 功能规格

查看更多 →

生技术的核心 智能边缘平台视频指导 通过真实案例演示智能边缘平台的使用方法 跟唐老师学习云网络 唐老师将自己对网络的理解分享给大家 智能客服 您好！我是有问必答知识渊博的的 智能问答机器人 ，有问题欢迎随时求助哦！ 社区求助 华为云社区是华为云用户的聚集地。这里有来自容器服务的技术牛人，为您解决技术难题。

查看更多 →

整卡模式：整卡模式采用 Kubernetes 默认的调度方式，将 Pod 调度至满足 GPU 资源需求的节点上。 共享模式：共享模式可将多个 Pod 调度至同一张 GPU 卡上抢占式运行，负载资源使用率波动较大时能提高空闲 GPU 资源使用率 虚拟化模式：采用自研的 GPU 虚拟化技术，能够动态对

查看更多 →

gz进行自排查或工单联系技术支持。 使用命令获取信息请参考表1。 表1 获取信息方法 信息分类 相关文档 显卡基本信息 如何获取显卡ID 如何查询显卡详细信息 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NVIDIA日志

查看更多 →

汇聚云图说、视频、入门、最佳实践等，为您揭秘华为云VPC。 云图说合集 云图说系列，是您了解华为云的必备利器 智能客服 您好！我是有问必答知识渊博的的智能 问答机器人 ，有问题欢迎随时求助哦！ 社区求助 华为云社区是华为云用户的聚集地。这里有来自各服务的技术牛人，为您解决技术难题。

查看更多 →

故障信息收集 故障信息收集方法 如何获取显卡ID 如何查询显卡详细信息 如何查询显卡在位信息 如何查询NVIDIA的错误信息 如何查询XID报错信息 如何收集NVIDIA日志 如何查询内核信息 如何收集驱动安装信息 父主题： GPU实例故障自诊断

查看更多 →

如何处理GPU掉卡问题 显卡ERR！ 如何处理显卡ERR！问题 软件安装问题 如何处理用户自行安装NVIDIA驱动、CUDA软件，安装过程出错问题 驱动兼容性问题 如何处理驱动兼容性问题 Xid问题 如何处理可恢复的Xid故障问题 显卡被禁用 如何处理用户的虚拟机报错：“由于该设备有问题，Windows已将其停止”问题

查看更多 →

OBS视频采集工具的基础分辨率和输出分辨率的值需要保持一致。 检查方法如下所示： 本地打开OBS视频采集工具。 在界面上方的导航栏中，选择“文件 > 设置”，弹出“设置”对话框。 在左侧导航栏中，选择“视频”，检查基础分辨率和输出分辨率的取值是否一致。 如果不一致，需要修改为相同的取值。 图1

查看更多 →

Flexus L实例 云主机卡顿怎么办？ Flexus L实例云主机卡顿有以下几种原因，请您逐一排查，选择对应的解决方法。 云主机CPU或带宽使用率过高导致卡顿。 请排查影响 云服务器 带宽和CPU使用率高的进程，关闭无用和异常进程。具体操作请参见Linux云 服务器 卡顿怎么办？、Windows云服务器卡顿怎么办？。

查看更多 →

驱动程序及其相关的内核模块。在Linux系统上安装NVIDIA显卡驱动后，需要通过“nvidia-modprobe”命令来加载相应的内核模块，以便让显卡驱动正常工作。 通常情况下，在安装NVIDIA驱动时，会自动执行“nvidia-modprobe”命令，将必要的内核模块加载到系

查看更多 →

创建两个弹性公网IP，用于提供访问公网的能力。 创建一个公网NAT网关，并配置SNAT规则，构建VPC中E CS 的公网出口。 方案优势 高安全性 SNAT有安全防护规则，只支持VPC内的ECS实例主动访问公网进行通信，而外部无法主动访问VPC的ECS实例， 灵活易用 支持跨子网部署

查看更多 →

操作，不同资源池可进行的操作不一致，具体以控制台显示为准。 在“基本信息”的“网络”中，可单击关联的资源池中的数字，查看关联的资源池。可以查看该网络中可用的IP数量。 在扩展信息中可以查看监控、作业、节点、规格、事件、标签，详细介绍见下文。 查看资源池中的作业 在资源池详情页，切

查看更多 →

OBS视频采集工具的基础分辨率和输出分辨率的值需要保持一致。 检查方法如下所示： 本地打开OBS视频采集工具。 在界面上方的导航栏中，选择“文件 > 设置”，弹出“设置”对话框。 在左侧导航栏中，选择“视频”，检查基础分辨率和输出分辨率的取值是否一致。 如果不一致，需要修改为相同的取值。 图1

查看更多 →

的目录，并使用数字作为目录名称，例如0、1、2。本示例中只有一张显卡，对应的目录ID为0。 container 读写 XGPU服务会针对运行在GPU实例中的每个容器生成一个的目录。 version 只读 XGPU的版本。 uvm_disable 读写 是否禁用UVM的方式申请显存，全局粒度，默认值为0。

查看更多 →

to load the kernel module 'nvidia.ko'” 问题原因 总线脱落。 内核版本不一致。 问题影响 显卡驱动安装失败，显卡无法使用。 处理方法 执行以下命令，查看内核版本，检查内核版本是否一致。 rpm -qa | grep gcc #查看gcc版本 rpm

查看更多 →

，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。 GPU虚拟化功能优势如下： 灵活：精细配置GPU算力占比及显存大小，算力分配粒度为5%GPU，显存分配粒度达MB级别。 隔离：支持显存和算力的严格隔离，支持单显存隔离，算力与显存同时隔离两类场景。

查看更多 →

系统类型：支持32/64位Windows 7，32/64位Windows 10操作系统 显卡：Intel集成显卡，显存大于2.0G（推荐Intel® HD Graphics 520及以上），其中64位Windows 7操作系统，要求Intel显卡驱动v20.19.15.4501及以上版本 网口：至少一个网口，网速不小于1000Mbit/s

查看更多 →

每张GPU卡上的GPU虚拟化设备的显存总量占这张GPU卡显存总量的比例 计算公式：显卡上所有XGPU设备能使用的显存上限之和 / 显卡显存总量 GPU卡-XGPU设备算力使用率 百分比 每张GPU卡的GPU虚拟化设备的算力使用率 计算公式：显卡上所有XGPU设备当前所使用的算力之和 /

查看更多 →

问题影响 可能影响一个或多个GPU的相关应用程序。 处理方法 执行nvidia-smi命令，查看显卡信息。 如果在volatile Uncorr. ECC下ecc error > 0，执行nvidia-smi -q -i &.{gpu_id}查看卡的详细信息。 如果在volatile

查看更多 →

原因分析 因为编译的时候需要设置setup.py中编译的参数arch和code和电脑的显卡匹配。 解决方法 对于GP Vnt1的显卡，GPU算力为-gencode arch=compute_70,code=[sm_70,compute_70]，设置setup.py中的编译参数即可解决。

查看更多 →