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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CCE AI套件（NVIDIA GPU）版本发布记录 表1 CCE AI套件（NVIDIA GPU）版本记录 插件版本 支持的集群版本 更新特性 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

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存储在OBS上的Caffe模型包，确保您使用的OBS目录与ModelArts在同一区域。模型包的要求请参见模型包示例。 对应的输入输出模式 未定义模式，可覆盖，即创建模型时支持选择其他输入输出模式。 模型包规范 模型包必须存储在OBS中，且必须以“model”命名。“model”文件夹下面放置模型文件、模型推理代码。

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推理基础镜像详情TensorFlow（CPU/GPU） ModelArts提供了以下TensorFlow（CPU/GPU）推理基础镜像： 引擎版本一：tensorflow_2.1.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 引擎版本二： tensorflow_1

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GPU A系列 裸金属服务器 没有任务，GPU被占用问题 问题现象 服务器 没有任务，但GPU显示被占用。 图1 显卡运行状态 处理方法 nvidia-smi -pm 1 父主题： FAQ

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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“开发环境>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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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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除冷启动延时的影响，满足实时推理业务低延迟响应的要求，可以通过配置预留GPU实例来实现。更多关于预留模式的信息，请参见预留实例管理。 服务质量优先，服务成本次优 预留GPU实例的计费周期不同于按量GPU实例，预留GPU实例是以实例存活生命周期进行计费，而不考虑实例的活跃与闲置（不

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CCE集群的CPU /内存/磁盘容量使用率过高 检测：通过AOM监控CCE集群的CPU/内存/磁盘容量使用率。 恢复： 根据业务情况，手工变更集群规格或扩展资源。 CCE节点的CPU /内存/磁盘容量/磁盘IOPS/GPU/GPU缓存使用率过高 检测：通过AOM监控CCE节点的CPU

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方式，会自动管理GPU计算资源。根据业务的请求数量，自动弹性GPU实例，最低0个实例，最大可配置实例数量。 规格最优 函数计算平台提供的GPU实例规格，根据业务需求，选择卡型并配置使用的显存和内存的大小，为您提供最贴合业务的实例规格。 成本最优 函数计算平台提供的按量付费能力，对

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选择为“1”，选择Pod规格为“GPU加速型”，显卡的驱动版本选择“418.126”，如下所示。 GPU Pod的详细规格和显卡驱动的说明请参见Pod规格。 图2 选择GPU容器规格 选择需要的容器镜像，这里选择的上传到镜像容器仓库的tensorflow镜像。 在容器设置下面的高

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一个的目录，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。

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NPU 掉卡 NPU卡丢失。 节点规格的NPU卡数和k8sNode中可调度卡数不一致。 可能是亚健康，建议先重启节点，若重启节点后未恢复，发起维修流程。 NT_NPU_OTHER NPU 其他 NPU其他错误。 检测到的其他NPU错误，通常为不可自纠正的异常，请联系技术人员支持。 发起维修流程。

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G系列 弹性云服务器 GPU驱动故障 问题描述 在Windows系统的G系列弹性 云服务器 中，无法打开NVIDIA 控制面板，GPU驱动无法使用或GPU驱动显示异常。 可能原因 GPU驱动状态异常。 处理方法 打开Windows设备管理器，在显示适配器中查看GPU驱动状态。 GPU驱动显示正常

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务器列表”。 检查并确认新创建云服务器（或重启后的云服务器）的状态为“闲置”。 在“IP地址”栏查看对应的弹性公网IP。 图1 查看弹性公网IP 远程登录GPU云服务器。 打开本地计算机，即用于连接VR云渲游平台上GPU云服务器的本地PC。 打开“开始”菜单，在“运行”栏输入“mstsc”。

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shared_used_memory：已使用的共享内存。 max_cstore_memory：列存所允许使用的最大内存。 cstore_used_memory：列存已使用的内存大小。 max_sctpcomm_memory：通信库所允许使用的最大内存。 sctpcomm_used_memory：通信库已使用的内存大小。

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库所允许使用的最大内存。 sctpcomm_used_memory：通信库已使用的内存大小。 sctpcomm_peak_memory：通信库的内存峰值。 other_used_memory：其他已使用的内存大小。 gpu_max_dynamic_memory：GPU内存最大值。

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迁移后应用出图效果相比GPU无法对齐怎么办 扩散模型在噪音和随机数上的生成，本身就有一定的随机性，GPU和NPU（Ascend）硬件由于存在一定细小的差别，很难确保完全一致，较难达成生成图片100%匹配，建议通过盲测的方式对效果进行验证。 父主题： 常见问题

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text 内存的名称。 max_process_memory： GaussDB 实例所占用的内存大小。 process_used_memory：进程所使用的内存大小。 max_dynamic_memory：最大动态内存。 dynamic_used_memory：已使用的动态内存。 d

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