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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主机迁移服务的功能 迁移可行性校验 Windows 全量迁移与同步 Linux 全量迁移与同步 动态安全传输通道

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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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主机 直连接入（内网） 华为云主机，使用直连接入（内网）的方式。 选择UniAgent版本。 复制LINUX命令，登录到ecs中去执行。 代理接入可参考《应用运维管理AOM用户指南》的“代理区域管理”章节。 直连接入（公网） 非华为云主机，使用直连接入（公网）的方式。跨regio

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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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memory_utilization 显存使用率。 该GPU的显存使用率。 % instance_id，gpu gpu_performance gpu性能状态。 该GPU的性能状态。 - instance_id，gpu encoder_utilization 编码使用率。 该GPU的编码能力使用率。 % instance_id，gpu

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Println(err) } } 更多 更多编程语言的SDK代码示例，请参见 API Explorer 的代码示例页签，可生成自动对应的SDK代码示例。 状态码 状态码 描述 200 OK 请求响应成功 错误码 请参见错误码。 父主题： 主机管理

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String 规则的标签 operator 否 String 操作符，取值如下： In：标签值需要在values的列表中 NotIn：标签的值不在某个列表中 Exists：某个标签存在 DoesNotExist：某个标签不存在 Gt：标签的值大于某个值（字符串比较） Lt：标签的值小于某个值（字符串比较）

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主机迁移服务的优势 简单易用 您只需在源端 服务器 安装和配置Agent、在服务端设置目的端并启动迁移任务、“持续同步”状态时启动目的端，其余事情都由主机迁移服务处理。 创建迁移任务您只需三步。即选择和配置源端、目的端及确认任务信息。 业务平滑切换 在主机迁移过程中您无需中断或者停止业务。

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查看主机监控的监控指标 操作场景 本章节指导用户查看主机监控指标，监控指标分为Agent插件采集的细颗粒度的操作系统级别监控指标和E CS 自带的监控指标。 操作系统监控指标和基础监控指标请参见云产品监控指标。 前提条件 已完成Agent插件的安装。安装请参考安装配置Agent进行安装。

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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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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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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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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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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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