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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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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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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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，单击集群名称进入集群，在左侧导航栏中选择“服务”。

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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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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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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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集群默认驱动：集群中GPU节点默认使用的GPU驱动版本。如果选择“自定义驱动链接地址”，则需填写Nvidia驱动的下载链接，详情请参见获取驱动链接-公网地址。 节点池自定义驱动：若您不希望集群中的所有GPU节点使用相同的驱动，CCE支持以节点池为单位安装不同的GPU驱动。配置节点池自

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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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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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ia.com/gpu资源的工作负载仍存在虚拟化GPU显存隔离，会导致该GPU卡无法调度算显隔离模式的工作负载，您需要将使用nvidia.com/gpu资源的工作负载删除才可重新调度。 约束与限制 使用GPU虚拟化兼容Kubernetes默认GPU调度模式，要求配套的CCE AI 套件

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手动更新GPU节点驱动版本 一般情况下，您可以通过CCE AI套件（NVIDIA GPU）插件配置节点的驱动文件路径，节点重启后会自动安装驱动。您也可以手动更新驱动的方式进行更新。 手动更新GPU节点的驱动版本为临时方案，适用于需要对某个节点进行差异化配置的场景，但节点重启后将自动重置为GPU插件配置中指定的版本。

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GPU实例故障分类列表 GPU实例故障的分类列表如表1所示。 表1 GPU实例故障分类列表 是否可恢复故障 故障类型 相关文档 可恢复故障，可按照相关文档自行恢复 镜像配置问题 如何处理Nouveau驱动未禁用导致的问题 ECC错误 如何处理ECC ERROR：存在待隔离页问题 内核升级问题

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v1.30 支持节点池粒度配置XGPU 支持GPU渲染场景 支持v1.30集群 2.6.4 v1.28 v1.29 更新GPU卡逻辑隔离逻辑 2.6.1 v1.28 v1.29 升级GPU插件基础镜像 2.5.6 v1.28 修复安装驱动的问题 2.5.4 v1.28 支持v1.28集群

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基于ModelArts Standard运行GPU训练作业 在ModelArts Standard上运行GPU训练作业的场景介绍 在ModelArts Standard运行GPU训练作业的准备工作 在ModelArts Standard上运行GPU单机单卡训练作业 在ModelArts

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Ubuntu内核与GPU驱动兼容性提醒 检查项内容 检查到集群中同时使用GPU插件和Ubuntu节点，提醒客户存在可能的兼容性问题。当Ubuntu内核版本在5.15.0-113-generic上时，GPU插件必须使用535.161.08及以上的驱动版本。 解决方案 您在升级后新创

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在Notebook中如何查看GPU使用情况 创建Notebook时，当您选择的类型为GPU时，查看GPU使用情况具体操作如下： 登录ModelArts管理控制台，选择“开发空间>Notebook”。 在Notebook列表中，单击目标Notebook“操作”列的“打开”，进入“Jupyter”开发页面。

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cuda 11.6，函数需要基于 cuda11.6 版本开发，使用其他版本的 cuda 请考虑使用自定义镜像函数。 定制运行时函数，可以在设置->常规设置中，启用 GPU。 图1 启用GPU 父主题： 创建GPU函数

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当前节点未启动GPU驱动。GPU驱动未启动。检查GPU当前状态：systemctl status nvidia-drivers-loader若nvidia驱动未启动，则启动nvidia驱动：systemctl start nvidia-drivers-loadersystemctl start nvidia-drivers-loader如

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ing”也请替换为自定义的值。 选择左侧导航栏的“总览”，单击页面右上角的“登录指令”，在弹出的页面中单击复制登录指令。 此处生成的登录指令有效期为24小时，如果需要长期有效的登录指令，请参见获取长期有效登录指令。获取了长期有效的登录指令后，在有效期内的临时登录指令仍然可以使用。

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