正在运行中的边缘节点可以更换显卡么？ 可以，请按如下步骤操作： 停止IEF agent服务。 systemctl stop edgecore systemctl stop edgedaemon 更换显卡，重新安装显卡驱动，然后拷贝驱动文件，具体请参见安装并配置GPU驱动文件。 启动边缘agent服务。

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er语句可以查询和修改GES中的数据，并返回结果。 商用 Cypher查询 2 上线子图匹配算法 子图匹配（subgraph matching）算法的目的是在一个给定的大图里面找到与一个给定小图同构的子图，这是一种基本的图查询操作，意在发掘图重要的子结构。 商用 子图匹配 3 上线带过滤全对最短路径算法

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OBS 2.0支持扩容实例 随着集群部署时间及业务的增长，数据库在运行性能及存储上逐渐会达到瓶颈。此时，需要通过增加主机来提升集群的性能及存储能力。 GaussDB 支持扩容节点操作。 扩容后，实例中CN节点的数量必须小于或等于两倍的分片数量。 支持区域： 华北-北京四 华东-上海一

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存售空的情况，优先推荐同CPU内存较大的规格。 CPU阈值计算规则：基于源端主机的CPU核数，采用向上取整至最接近的2幂次指数。例如：源端主机为2核或3核CPU，阈值计算为4核，因为4是大于3的最小2的幂次；源端主机为4核CPU，阀值则为8核，8是大于4的下一个2的幂次。 内存阀值计算规则：为源端主机内存的1

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磁盘增强型：d2、d3、d6 以下 云服务器 支持的操作系统请参考表2。 通用计算增强型：c3ne 内存优化型：m3ne 以下云 服务器 支持的操作系统请参考表3。 超大内存型：e3、e6、e7 以下云服务器支持的操作系统请参考表4。 超高I/O型：i3、ir3 以下云服务器支持的操作系统请参考表5。 超高I/O型：i7、ir7

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错误日志记录了数据库运行时的日志，通过错误 日志分析 系统中存在的问题。 慢日志用来记录执行时间超过当前慢日志阈值“long_query_time”（默认是1秒）的语句，通过慢日志的日志明细、统计分析情况，查找出执行效率低的语句，进行优化。 通过主备切换日志信息，评估对业务的影响。 SQL审计

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在CCE纳管过程中，需要通过cloudinit userdata机制拉取cce-agent，但是在服务器上查看没有拉cce-agent的动作，理论上该动作是cloudinit中的脚本在创建时自动执行的，可能是由于安装脚本没有注入userdata或者注入了但未执行。 经查看是由于userdata未执行，可能原

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嗨，大家好！欢迎来到我们的直播间！我是今天的主播Lan。 非常高兴能够和各位在今晚的直播间相聚，希望今天在直播间里能和大家一起度过一段非常有意义的时光！ 感谢每一位在直播间停留观看的朋友们，感谢大家进来咱们的直播间参与今天的互动、留言。 稍后我们的直播间不但会教学一些数字人视频的剪辑技巧，还会跟大家推荐一些AI剪辑的功能。

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执行cat /proc/xgpu/{GPU卡序号}/meminfo，注意替换命令中的{GPU卡序号}为步骤2获取的GPU卡序号，观测GPU虚拟化的可用显存。 比较步骤2和步骤3的可用显存。 由于GPU厂商的驱动程序，本身就会占用一定量的物理显存，量级在300MB左右，这属于正常现象。例如Tesla

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手动安装GPU加速型E CS 的GRID驱动。 如果需要实现计算加速能力，则需要安装Tesla驱动。 使用公共镜像创建的计算加速型（P系列）实例默认已安装特定版本的Tesla驱动。 使用私有镜像创建的GPU加速型实例，如需安装Tesla驱动请参考手动安装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监控指标的弹性伸缩实践 GPU故障处理 父主题： 调度

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类型规格内的细分规格。 计算加速型P2v 概述 P2v型 弹性云服务器 采用NVIDIA Tesla V100 GPU，在提供云服务器灵活性的同时，提供高性能计算能力和优秀的性价比。P2v型弹性云服务器支持GPU NVLink技术，实现GPU之间的直接通信，提升GPU之间的数据传输效

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Grafana，从Grafana中看到Prometheus的监控数据。 单击访问地址，访问Grafana，选择合适的DashBoard，即可以查到相应的聚合内容。 登录CCE控制台，选择一个已安装Prometheus插件的集群，在左侧导航栏中选择“服务”。 单击右上角“YAML创

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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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local 否，请执行下一步。 查看实例的Tesla驱动版本是否为510.xx.xx。 是，该驱动版本与镜像可能存在兼容性问题，建议更换驱动版本，操作指导，请参考安装GPU驱动。 否，请执行下一步。 请尝试重启云服务器，再执行nvidia-smi查看GPU使用情况，确认是否正常。 如果问题依然存在，请联系客服。

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GPU虚拟化概述 UCS On Premises 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。

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选择CCE推荐的GPU驱动版本列表中提供的GPU驱动版本。若CCE推荐的驱动版本无法匹配您使用的CUDA Toolkit版本，必须使用非推荐的驱动版本，则需要您自行验证机型、系统及驱动版本间的配套兼容性。 CUDA Toolit版本 兼容性所需的最低驱动版本（Linux x86_64）

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TUNE_ENV_FILE：将worker-0的如下env，广播到当前训练作业的其他worker节点。 MA_ 前缀的env SHARED_ 前缀的env S3_ 前缀的env PATH的env VC_WORKER_ 前缀的env SCC前缀的env CRED前缀的env env|grep -E '^MA_|^

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dia.com/gpu资源的工作负载删除才可重新调度。 单击“安装”。 步骤二：创建GPU节点 您需要在集群中创建支持GPU虚拟化的节点以使用GPU虚拟化功能，具体操作步骤请参见创建节点或创建节点池。 如果您的集群中已有符合前提条件的GPU节点，您可以跳过此步骤。 步骤三（可选）：修改Volcano调度策略

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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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设备属性：将归属在某个资源空间下的设备上报给平台的属性值设置为数据来源。单击右侧的“快速配置”勾选需要转发的产品、属性、服务等数据。 设备消息：将归属在某个资源空间下的设备上报给平台的消息设置为转发目标。单击右侧的“快速配置”，仅转发指定Topic的数据。选择所属产品，填写Topi

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