怎样查看GPU加速型 云服务器 的GPU使用率？ 问题描述 Windows Server 2012和Windows Server 2016操作系统的GPU加速型云 服务器 无法从任务管理器查看GPU使用率。 本节操作介绍了两种查看GPU使用率的方法，方法一是在cmd窗口执行命令查看GPU使用

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64位操作系统为例，介绍GPU加速型云服务器卸载NVIDIA驱动（驱动版本462.31）的操作步骤。 登录弹性云服务器。 单击“开始”，打开“控制面板”。 在控制面板中，单击“卸载程序”。 图1 单击卸载程序 右键单击要卸载的NVIDIA驱动，单击“卸载/更改”。 图2 卸载驱动 在弹出的“NVIDIA

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管理GPU加速型E CS 的GPU驱动 GPU驱动概述 Tesla驱动及CUDA工具包获取方式 （推荐）自动安装GPU加速型ECS的GPU驱动（Linux） （推荐）自动安装GPU加速型ECS的GPU驱动（Windows） 手动安装GPU加速型ECS的GRID驱动 手动安装GPU加速型ECS的Tesla驱动

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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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集合运算SELECT UNION INTERSECT EXCEPT 父主题： Spark SQL语法参考（即将下线）

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运算符 关系运算符 算术运算符 逻辑运算符

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集合运算SELECT UNION INTERSECT EXCEPT 父主题： SELECT

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（以下简称GDS）相关问题的分析定位能力，可以通过此参数选择是否开启GDS的debug功能。参数开启后，将在集群节点对应的日志中输出GDS每次收发的包裹类型、命令交互的对端以及其他交互相关的细节信息，方便记录Gaussdb端状态机的状态跳转，以及目前所处的状态信息。此参数打开会输出

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并行DDL 传统的DDL操作基于单核和传统硬盘设计，导致针对大表的DDL操作耗时较久，延迟过高。以创建二级索引为例，过高延迟的DDL操作会阻塞后续依赖新索引的DML查询操作。 云数据库 TaurusDB支持并行DDL的功能。当数据库硬件资源空闲时，您可以通过并行DDL功能加速DD

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（以下简称GDS）相关问题的分析定位能力，可以通过此参数选择是否开启GDS的debug功能。参数开启后，将在集群节点对应的日志中输出GDS每次收发的包裹类型、命令交互的对端以及其他交互相关的细节信息，方便记录Gaussdb端状态机的状态跳转，以及目前所处的状态信息。此参数打开会输出

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（以下简称GDS）相关问题的分析定位能力，可以通过此参数选择是否开启GDS的debug功能。参数开启后，将在集群节点对应的日志中输出GDS每次收发的包裹类型、命令交互的对端以及其他交互相关的细节信息，方便记录Gaussdb端状态机的状态跳转，以及目前所处的状态信息。此参数打开会输出

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环境使用。使用控制台的远程登录方式无法使用物理GPU能力。 在不支持远程登录的情况下，可以使用Windows远程桌面mstsc，或者第三方桌面协议。如VNC工具。 GPU加速型实例支持的镜像 表2 GPU加速型实例支持的镜像 类别 实例 支持的镜像 图形加速型 G6v CentOS

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运算符 关系运算符 算术运算符 逻辑运算符

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04、Ubuntu22.04。 如果在支持的Linux公共镜像中没有您需要的操作系统及版本，请参考手动安装GPU加速型ECS的Tesla驱动，手动安装GPU驱动。 如果您使用的是私有镜像，请确保镜像已安装了Cloud-init组件及安装GPU驱动所需的依赖，且需使用驱动脚本所支持的Linux操作系统及版本。

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否开启GDS的debug功能。参数开启后，将在集群节点对应的日志中输出GDS每次收发的包裹类型、命令交互的对端以及其他交互相关的细节信息，方便记录Gaussdb端状态机的状态跳转，以及目前所处的状态信息。此参数打开会输出额外日志，增加日志IO开销，进而影响性能和日志的信息有效性，因此请仅在定位GDS问题时开启。

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并行DDL 传统的DDL操作基于单核和传统硬盘设计，导致针对大表的DDL操作耗时较久，延迟过高。以创建二级索引为例，过高延迟的DDL操作会阻塞后续依赖新索引的DML查询操作。 云数据库 TaurusDB支持并行DDL的功能。当数据库硬件资源空闲时，您可以通过并行DDL功能加速DD

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并行仿真 Octopus平台的并行仿真模块分为任务配置和仿真任务两部分。用户在任务配置模块，可使用自研仿真算法，根据Octopus自研仿真评测体系，从行车安全、驾驶行为、乘员舒适性等多维度测评在多种条件下的仿真场景中控制算法控制质量。在仿真任务模块，可将仿真任务运行中关键指标变化绘制成图表，直观形象。

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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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GPU调度 GPU调度概述 准备GPU资源 创建GPU应用 监控GPU资源 父主题： 管理本地集群

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创建GPU函数 GPU函数概述 自定义镜像 方式创建GPU函数 定制运行时方式创建GPU函数 父主题： 创建函数

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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。 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

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