安装虚拟机Agent 本章节指导您为虚拟机类型环境下纳管的单台虚拟机安装虚拟机Agent。 前提条件 虚拟机环境下已经纳管虚拟机资源且未安装虚拟机Agent。为虚拟机环境纳管虚拟机资源，请参考纳管基础资源。 安装虚拟机Agent 登录ServiceStage控制台。 选择“环境管理”，进入“环境管理”页面。

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虚拟机环境配置 概述 安装基础组件包（可选） 虚拟机网络配置 设置systemd超时时间参数默认值 关闭防火墙 升级wicked组件（可选） 关闭虚拟机的网络管理工具（可选） 删除虚拟机网络管理工具插件（可选） 删除虚拟机的本地用户（可选） 修改DHCP配置项（可选） 设置grub配置文件超时参数（可选）

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虚拟机网络配置 操作场景 为虚拟机配置一个可用的IP地址，使虚拟机和宿主机网络互通。 suse15系列若是不存在ifconfig及route命令，使用zypper install net-tools-deprecated命令，安装对应工具包，即可解决 操作步骤 在虚拟机上，执行以下命令，查看网卡名称。

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（推荐）自动安装GPU加速型E CS 的GPU驱动（Windows） 操作场景 在使用GPU加速型实例时，需确保实例已安装GPU驱动，否则无法获得相应的GPU加速能力。 本节内容介绍如何在GPU加速型Windows实例上通过脚本自动安装GPU驱动。 使用须知 如果GPU加速型实例已安装G

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怎样查看GPU加速型 云服务器 的GPU使用率？ 问题描述 Windows Server 2012和Windows Server 2016操作系统的GPU加速型云 服务器 无法从任务管理器查看GPU使用率。 本节操作介绍了两种查看GPU使用率的方法，方法一是在cmd窗口执行命令查看GPU使用

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选择GPU节点驱动版本 使用GPU加速型云服务器时，需要安装正确的Nvidia基础设施软件，才可以使用GPU实现计算加速功能。在使用GPU前，您需要根据GPU型号，选择兼容配套软件包并安装。 本文将介绍如何选择GPU节点的驱动版本及配套的CUDA Toolkit。 如何选择GPU节点驱动版本

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安装并配置GPU驱动 背景信息 对于使用GPU的边缘节点，在纳管边缘节点前，需要安装并配置GPU驱动。 IEF当前支持Nvidia Tesla系列P4、P40、T4等型号GPU，支持CUDA Toolkit 8.0至10.0版本对应的驱动。 操作步骤 安装GPU驱动。 下载GPU驱动，推荐驱动链接：

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安装并配置GPU驱动 背景信息 对于使用GPU的边缘节点，在纳管边缘节点前，需要安装并配置GPU驱动。 IEF当前支持Nvidia Tesla系列P4、P40、T4等型号GPU，支持CUDA Toolkit 8.0至10.0版本对应的驱动。 操作步骤 安装GPU驱动。 下载GPU驱动，推荐驱动链接：

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GPU节点驱动版本 选择GPU节点驱动版本 CCE推荐的GPU驱动版本列表 手动更新GPU节点驱动版本 通过节点池升级节点的GPU驱动版本 父主题： GPU调度

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设备。 init容器不支持使用GPU虚拟化资源。 GPU虚拟化支持显存隔离、显存与算力隔离两种隔离模式。单个GPU卡仅支持调度同一种隔离模式的工作负载。 使用GPU虚拟化后，不支持使用Autoscaler插件自动扩缩容GPU虚拟化节点。 XGPU服务的隔离功能不支持以UVM的方式申请显存，即调用CUDA

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GPU实例故障处理流程 GPU实例故障处理流程如图1所示，对应的操作方法如下： CES监控事件通知：配置GPU的CES监控后会产生故障事件通知。 故障信息收集：可使用GPU故障信息收集脚本一键收集，也可参考故障信息收集执行命令行收集。 GPU实例故障分类列表：根据错误信息在故障分类列表中识别故障类型。

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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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准备GPU虚拟化资源 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，单个GPU卡最多虚拟化成20个GPU虚拟设备。本文介绍如何在GPU节点上实现GPU的调度和隔离能力。 前提条件 配置 支持版本 集群版本 v1.23.8-r0、v1.25

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硬件问题导致GPU卡链路异常，驱动无法使用GPU。 虚拟机GPU丢卡告警 vmLostGpuAlarm 重要 虚拟机实际有的GPU卡数量比规格里应分配的GPU卡数量少。 如果业务受损，请提交工单。 虚拟机GPU卡丢失。 GPU显存页告警 gpuMemoryPageFault 重要 GPU显存页发生故障，故障可能由应用、驱动或硬件引起。

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容器服务访问虚拟机服务 启动ASM-PROXY后，容器内的服务可以访问虚拟机上的服务，如下图所示。 验证流程如下： 部署虚拟机服务：在虚拟机中部署httptest应用。 部署容器服务：在CCE集群中部署容器服务tomcat。 添加虚拟机服务到网格：不同于容器服务有自动注册能力，当

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硬件问题导致GPU卡链路异常，驱动无法使用GPU。 虚拟机GPU丢卡告警 vmLostGpuAlarm 重要 虚拟机实际有的GPU卡数量比规格里应分配的GPU卡数量少。 如果业务受损，请提交工单。 虚拟机GPU卡丢失。 GPU显存页告警 gpuMemoryPageFault 重要 GPU显存页发生故障，故障可能由应用、驱动或硬件引起。

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ERROR：存在待隔离页问题 如何处理升级内核后，驱动不可用问题 如何处理GPU掉卡问题 如何处理显卡ERR！问题 如何处理用户自行安装NVIDIA驱动、CUDA软件，安装过程出错问题 如何处理驱动兼容性问题 如何处理可恢复的Xid故障问题 如何处理用户的虚拟机报错：“由于该设备有问题，Windows已将其停止”问题

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配置虚拟机异常告警 AppStage支持定义服务的监控模板，然后通过为主机绑定监控模板，采集主机监控数据，并通过模板告警功能对虚拟机监控数据配置告警，及时掌握虚拟机状态。 限制条件 绑定监控模板进行虚拟机监控，支持的主机的操作系统版本包括EulerOS 2.X、HCE、CentO

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返回消息。 total 是 Integer 无 数据条数。 service_type 否 String 无 云服务名，标识资源所属的云服务。ecs-vm为ECS发放的虚拟机。 timestamp 是 Long 无 时间戳。 region 是 String 无 资源所属region

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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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GPU卡 GPU时钟频率 cce_gpu_memory_clock GPU卡 GPU显存频率 cce_gpu_graphics_clock GPU卡 GPU图形处理器频率 cce_gpu_video_clock GPU卡 GPU视频处理器频率 物理状态数据 cce_gpu_temperature

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