GPU插件检查异常处理 检查项内容 检查到本次升级涉及GPU插件，可能影响新建GPU节点时GPU驱动的安装。 解决方案 由于当前GPU插件的驱动配置由您自行配置，需要您验证两者的兼容性。建议您在测试环境验证安装升级目标版本的GPU插件，并配置当前GPU驱动后，测试创建节点是否正常使用。

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GPU虚拟化概述 CCE GPU虚拟化采用自研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，可以完全由用户自己定义使用的GPU量，提高GPU利用率。

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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”，安装插件的任务即可提交成功。 卸载插件将会导致重新调度的GPU Pod无法正常运行，但已运行的GPU Pod不会受到影响。 验证插件 插件安装完成后，在GPU节点及调度了GPU资源的容器中执行nvidia-smi命令，验证GPU设备及驱动的可用性。

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GPU实例故障自诊断 GPU实例故障，如果已安装GPU监控的CES Agent，当GPU 服务器 出现异常时则会产生事件通知，可以及时发现问题避免造成用户损失。如果没有安装CES Agent，只能依赖用户对故障的监控情况，发现故障后及时联系技术支持处理。 GPU实例故障处理流程 GPU实例故障分类列表

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如何避免非GPU/NPU负载调度到GPU/NPU节点？ 问题现象 当集群中存在GPU/NPU节点和普通节点混合使用的场景时，普通工作负载也可以调度到GPU/NPU节点上，可能出现GPU/NPU资源未充分利用的情况。 问题原因 由于GPU/NPU节点同样提供CPU、内存资源，在一般

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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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取方式中的对应的索引项在页面中进行选择。 图16 选择CUDA的版本 选择完成后，页面会自动呈现出Ubuntu 16.04 64bit对应的CUDA 10.1的下载地址，复制下载地址。 图17 复制CUDA下载地址 在 云服务器 内部执行如下命令进行下载。 wget 复制的链接地址 例如：wget

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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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通过nvidia.com/gpu指定申请GPU的数量，支持申请设置为小于1的数量，比如nvidia.com/gpu: 0.5，这样可以多个Pod共享使用GPU。GPU数量小于1时，不支持跨GPU分配，如0.5 GPU只会分配到一张卡上。 使用nvidia.com/gpu参数指定GPU数量时，re

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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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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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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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方法2：查询云服务器安装的驱动版本：whereis nvidia 图1 查询安装的驱动版本 根据查询的驱动版本从NVIDIA官网下载驱动包（此处重新下载驱动包是为了执行卸载动作，且后续重新安装驱动时需要此安装包）。 以驱动版本nvidia-396.44为例，执行sh NVIDIA-Linux-x86_64-396

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varchar 描述：通过将源字符串中找到的字符替换为目标字符串中的相应字符来返回翻译后的源字符串。如果from字符串包含重复项，则仅使用第一个。如果源字符在from字符串中不存在，则将复制源字符而不进行翻译。如果在from字符串中匹配字符的索引超出了to字符串的长度，则将从结果字符串中省略源字符。

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1及以上版本 gpu-device-plugin插件：2.0.0及以上版本 步骤一：纳管并标记GPU节点 如果您的集群中已有符合基础规划的GPU节点，您可以跳过此步骤。 在集群中纳管支持GPU虚拟化的节点，具体操作步骤请参见纳管节点。 纳管成功后，给对应支持GPU虚拟化节点打上“accelerator:

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对于单张GPU卡： 最多虚拟化为20个GPU虚拟设备。 最多调度20个使用隔离能力的Pod。 仅支持调度相同隔离模式（GPU虚拟化支持显存隔离、显存与算力隔离两种隔离模式。）的工作负载。 对于同一工作负载中的不同容器： 仅支持配置单一显卡型号，不支持混合配置两种及以上GPU显卡型号。

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监控GPU虚拟化资源 本章介绍如何在U CS 控制台界面查看GPU虚拟化资源的全局监控指标。 前提条件 完成GPU虚拟化资源准备。 当前本地集群内存在节点开启GPU虚拟化能力。 当前本地集群开启了监控能力。 GPU虚拟化监控 登录UCS控制台，在左侧导航栏选择“容器智能分析”。 选择

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Serverless GPU使用介绍 概述 应用场景 父主题： GPU函数管理

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如何处理GPU掉卡问题 问题描述 执行nvidia-smi命令查询到的显卡的数量较实际规格对应的显卡数量少。 如上图所示，执行nvidia-smi命令查询到7张显卡，实际该机型应有8张显卡。 判断方式 执行以下命令，显卡的数量与实际规格对应的显卡数量一致，且显卡在位状态正常（rev

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推理基础镜像详情Pytorch（CPU/GPU） ModelArts提供了以下Pytorch（CPU/GPU）推理基础镜像： 引擎版本一：pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 引擎版本二：pytorch_1.8.2-cuda_11

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推理基础镜像详情MindSpore（CPU/GPU） ModelArts提供了以下MindSpore（CPU/GPU）推理基础镜像： 引擎版本一：mindspore_1.7.0-cpu-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 引擎版本二：mindspore_1.7.0-cuda_10

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