GPU虚拟化概述 U CS 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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部署GPU服务支持的Cuda版本是多少？ 默认支持Cuda版本为10.2，如果需要更高的版本，可以提工单申请技术支持。 父主题： 功能咨询

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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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make编译也是基于当前cuda12.0版本的。 当cuda版本更换后，需要重新编译， 因此删除它。默认该文件在/root/nccl-tests直接删除即可。 从内核中卸载nvidia相关的所有进程。 在安装nvidia驱动时，必须把内核中加载nvidia相关的进程卸载，否则会失败。具体操作请参考GPU裸金属服务

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如何配置Pod使用GPU节点的加速能力？ 问题描述 我已经购买了GPU节点，但运行速度还是很慢，请问如何配置Pod使用GPU节点的加速能力。 解答 方案1： 建议您将集群中GPU节点的不可调度的污点去掉，以便GPU插件驱动能够正常安装，同时您需要安装高版本的GPU驱动。 如果您的集群中有非

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计算加速也需要图形加速的场景。 使用公共镜像创建的图形加速型（G系列）实例默认已安装特定版本的GRID驱动，但GRID License需自行购买和配置使用。 使用私有镜像创建的GPU加速型实例，则需要安装GRID驱动并自行购买和配置使用GRID License。 如果通过私有镜像

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应用GPU资源调度方式 IEF支持多应用共享的方式使用GPU显卡。 IEF支持单个应用使用多个GPU显卡。 GPU资源调度基于GPU显存容量，调度采用GPU显存预分配方式而非实时GPU显存资源。 当应用需要使用的GPU显存资源小于单个GPU卡显存时，支持以共享方式进行资源调度，对

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Nvidia驱动：您可使用CCE提供的驱动地址或手动填写自定义Nvidia驱动的地址，集群下全部GPU节点将使用相同的驱动。 GPU虚拟化功能仅支持470.57.02、470.103.01、470.141.03、510.39.01、510.47.03版本的GPU驱动。 建议您使用CCE提供的驱动地址，以满足驱动版本的要求。

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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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弹性 云服务器 支持的操作系统监控指标（安装Agent） 功能说明 通过在弹性云服务器中安装Agent插件，可以为用户提供服务器的系统级、主动式、细颗粒度监控服务。本节定义了弹性云服务器上报云监控的操作系统监控指标。 操作系统监控目前支持的监控指标有：CPU相关监控项、CPU负载类相

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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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"Device"”中增加GPU的BusID。 图2 增加GPU的BusID 步骤2中查询的BusID为十六进制，需要转换为十进制后增加到“/etc/X11/xorg.conf”文件的“Section "Device"”中。 例如，“00.0d.0”是十六进制，需转换后填入配置中的值为“PCI:00:13:0。”

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相应规格的GPU加速型云服务器。 在云渲游平台中进行应用内容渲染的是GPU加速型云服务器中支持渲染的图形实例。 单击了解更多GPU加速型相关信息。 虚拟私有云 VPC 虚拟私有云（Virtual Private Cloud, VPC）为弹性云服务器提供一个逻辑上完全隔离的虚拟网络

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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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打开“VR云渲游平台”，在左侧导航栏选择“云服务器列表”。 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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$res 上述获取的值*4/300 ，即为当前网卡的接收速率，单位Byte/s。 方法2：使用ib_write_bw测试RDMA的读写处理确定带宽 服务器A：服务端从mlx4_0网卡接收数据 ib_write_bw -a -d mlx5_0 服务器B：客户端向服务端mlx4_0网卡发送数据。

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