了解更多GRID驱动信息请参考NVIDIA vGPU驱动。 GPU直通型实例：根据需求选择GRID驱动版本。 GPU虚拟化型实例：请严格按照下表选择合适的驱动版本下载使用。 表1 GPU实例类型支持的GRID驱动版本 实例类型 GPU挂载方式 操作系统 驱动版本 CPU架构 G6v GPU虚拟化型实例 CentOS 8

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String 显卡是否直通。 值为“true”，表示GPU直通。 pci_passthrough:gpu_specs String G1型和G2型 云服务器 应用的技术，包括GPU虚拟化和GPU直通。 如果该规格的云 服务器 使用GPU虚拟化技术，且GPU卡的型号为M60-1Q，参数值为“m60_1q:virt:1”。

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支持xGPU设备监控 支持nvidia.com/gpu与volcano.sh/gpu-* api兼容 2.0.5 v1.19 v1.21 v1.23 v1.25 - 2.0.0 v1.19 v1.21 v1.23 v1.25 支持GPU虚拟化 驱动安装目录更新至节点/usr/local/nvidia

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String 显卡是否直通。 值为“true”，表示GPU直通。 pci_passthrough:gpu_specs String G1型和G2型云服务器应用的技术，包括GPU虚拟化和GPU直通。 如果该规格的云服务器使用GPU虚拟化技术，且GPU卡的型号为M60-1Q，参数值为“m60_1q:virt:1”。

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Tesla T4、V100上支持。 HCE内核版本为5.10及以上版本。 GPU实例已安装535.54.03版本的NVIDIA驱动。 GPU实例已安装18.09.0-300或更高版本的docker。 受GPU虚拟化技术的限制，容器内应用程序初始化时，通过nvidia-smi监测工具监

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pci_passthrough:enable_gpu String 显卡是否直通。 值为“true”，表示GPU直通。 pci_passthrough:gpu_specs String G1型和G2型边缘实例应用的技术，包括GPU虚拟化和GPU直通。 resource_type String

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M60-4Q 4 XEN M60-xQ使用GPU虚拟化能力，x为1/2/4/8，表示云服务器使用GRID技术将M60 GPU虚拟为不同规格和型号的vGPU， x对应于vGPU的显存大小，Q表示该类型的vGPU主要适用于工作站和桌面场景。更多关于GRID虚拟GPU的介绍，请参见NVIDIA官方文档。

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GPU负载 使用Tensorflow训练神经网络 使用Nvidia-smi工具

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GPU调度 GPU调度概述 准备GPU资源 创建GPU应用 监控GPU资源 父主题： 管理本地集群

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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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如果镜像支持XEN，取值为true，否则无需增加该属性。 __support_xen_gpu_type 否 String 表示该镜像是支持XEN虚拟化平台下的GPU优化类型。如果不支持XEN虚拟化下GPU类型，无需添加该属性。该属性与“__support_xen”和“__support_kvm”属性不共存。

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卸载GPU加速型E CS 的GPU驱动 操作场景 当GPU加速型云服务器需手动卸载GPU驱动时，可参考本文档进行操作。 GPU驱动卸载命令与GPU驱动的安装方式和操作系统类型相关，例如： Windows操作系统卸载驱动 Linux操作系统卸载驱动 Windows操作系统卸载驱动 以Windows

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GPU计算型 GPU计算单元包含的计算资源主要适用于政企用户部署GPU密集型业务到CloudPond上使用的场景，对应华为云ECS的实例包含Pi系列，用户可根据机型规格情况选择对应的计算资源商品。具体规格请参考表1。 表1 GPU计算单元 名称 算力配置 描述 GPU计算单元-汇聚型-2Pi2

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GPU相关问题 日志提示"No CUDA-capable device is detected" 日志提示“RuntimeError: connect() timed out” 日志提示“cuda runtime error (10) : invalid device ordinal

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用户提供更加便捷、高效的GPU计算服务，有效承载AI模型推理、AI模型训练、音视频加速生产、图形图像加速等加速工作负载。 GPU函数主要使用于：仿真、模拟、科学计算、音视频、AI和图像处理等场景下，使用GPU硬件加速，从而提高业务处理效率。 表1 GPU函数规格 卡型 vGPU 显存（GB）

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当集群资源不足时，调度器主动驱逐低优先级业务，保障高优先级业务正常调度。 共享使用GPU资源 使用GPU虚拟化能力实现算力和显存隔离，高效利用GPU设备资源。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，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，

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管理GPU加速型ECS的GPU驱动 GPU驱动概述 Tesla驱动及CUDA工具包获取方式 （推荐）自动安装GPU加速型ECS的GPU驱动（Linux） （推荐）自动安装GPU加速型ECS的GPU驱动（Windows） 手动安装GPU加速型ECS的GRID驱动 手动安装GPU加速型ECS的Tesla驱动

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支持高性能计算。 __support_xen_gpu_type：支持xen虚拟化gpu类型。 __support_kvm_gpu_type：支持kvm虚拟化gpu类型。 __support_xen_hana：如果镜像支持XEN虚拟化下HANA类型，取值为true。否则，无需添加该

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GPU驱动故障 G系列弹性云服务器GPU驱动故障 GPU驱动异常怎么办？ GPU驱动不可用 GPU设备显示异常 T4 GPU设备显示异常 GPU实例启动异常，查看系统日志发现NVIDIA驱动空指针访问怎么办？

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优化调度性能 1.10.14 v1.19.16 v1.21 v1.23 v1.25 支持GPU资源抢占 优化混部弹性限流功能 增强可用区拓扑分布能力 优化NPU芯片rank table排序能力 优化GPU虚拟化功能 提升与CA联动扩容效率 提升调度稳定性 优化持久卷调度逻辑 优化日志信息 1

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CCE AI套件（NVIDIA GPU） 插件介绍 CCE AI套件（NVIDIA GPU）插件是支持在容器中使用GPU显卡的设备管理插件，集群中使用GPU节点时必须安装本插件。 字段说明 表1 参数描述 参数 是否必选 参数类型 描述 basic 是 object 插件基础配置参数。

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