管理GPU加速型E CS 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

查看更多 →

GPU故障处理 前提条件 如需将GPU事件同步上报至AOM，集群中需安装云原生日志采集插件，您可前往AOM服务查看GPU插件隔离事件。 GPU插件隔离事件 当GPU显卡出现异常时，系统会将出现问题的GPU设备进行隔离，详细事件如表1所示。 表1 GPU插件隔离事件 事件原因 详细信息

查看更多 →

GPU函数管理 Serverless GPU使用介绍 部署方式 函数模式

查看更多 →

GPU驱动概述 GPU驱动概述 在使用GPU加速型实例前，请确保实例已安装GPU驱动以获得相应的GPU加速能力。 GPU加速型实例支持两种类型的驱动：GRID驱动和Tesla驱动。 当前已支持使用自动化脚本安装GPU驱动，建议优先使用自动安装方式，脚本获取以及安装指导请参考（推荐

查看更多 →

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

查看更多 →

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

查看更多 →

使用dcgm-exporter监控GPU指标 应用场景 集群中包含GPU节点时，需要了解GPU应用使用节点GPU资源的情况，例如GPU利用率、显存使用量、GPU运行的温度、GPU的功率等。在获取GPU监控指标后，用户可根据应用的GPU指标配置弹性伸缩策略，或者根据GPU指标设置告警规则。本文基于开源Prometheus和DCGM

查看更多 →

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？

查看更多 →

资源利用率：在作业进程IO没有变化的情况下，采集一定时间段内的GPU利用率，并根据这段时间内的GPU利用率的方差和中位数来判断资源使用率是否有变化。如果没有变化，则判定作业卡死。 由于检测规则的局限性，当前卡死检测存在一定的误检率。如果是作业代码本身逻辑（如长时间sleep）导致的卡死，请忽略。 如果对于误检有疑

查看更多 →

检查节点是否存在gpu设备，gpu驱动是否安装且运行正常。edgectl check gpu无检查节点GPU设备：检查成功返回结果：检查失败返回结果：检查失败时，会打印错误码，用户可以根据错误码在所提供的文档链接中获取相应的帮忙。

查看更多 →

GPU视图 GPU资源指标可以衡量GPU性能和使用情况，包括GPU的利用率、温度、显存等方面的监控数据，帮助您掌控GPU运行状况。 指标说明 图1 GPU资源指标 表1 GPU图表说明 图表名称 单位 说明 集群-显存使用率 百分比 集群的显存使用率 计算公式：集群内容器显存使用总量/集群内显存总量

查看更多 →

GPU虚拟化概述 UCS 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。

查看更多 →

异构资源调度（Volcano调度器支持） 支持GPU资源调度 使用该能力时，集群中需要同时安装CCE AI套件（NVIDIA GPU）。启用该能力后，可使用GPU资源运行AI训练作业，调度器提供GPU整卡调度和GPU共享调度能力，提高GPU资源利用率。 支持NPU资源调度 使用该能力时，集群中需要同时安装CCE

查看更多 →

'manylinux1_x86_64'), ('cp36', 'cp36m', 'linux_x86_64'), ('cp36', 'abi3', 'manylinux1_x86_64'), ('cp36', 'abi3', 'linux_x86_64'), ('cp36', 'none', 'manylinux1_x86_64')

查看更多 →

详细描述 1 存算分离，资源利用率高 GPU/NPU算力和SFS Turbo存储解耦，各自按需扩容，资源利用率提升。 2 SFS Turbo高性能，加速训练过程 训练数据集高速读取，避免GPU/NPU因存储I/O等待产生空闲，提升GPU/NPU利用率。 大模型TB级Checkpo

查看更多 →

详细描述 1 存算分离，资源利用率高 GPU/NPU算力和SFS Turbo存储解耦，各自按需扩容，资源利用率提升。 2 SFS Turbo高性能，加速训练过程 训练数据集高速读取，避免GPU/NPU因存储I/O等待产生空闲，提升GPU/NPU利用率。 大模型TB级Checkpo

查看更多 →

Linux 操作场景 本章节主要介绍如何将老架构的Agent升级到新架构Agent。 约束限制 不支持局点：华南-广州-友好用户环境、拉美-圣保罗一、拉美-墨西哥城一。 操作步骤 使用root账号，登录ECS。 执行如下命令，确认当前Agent的版本是新架构Uniagent还是老架构telescope。

查看更多 →

查询资源实时利用率 功能介绍 查询当前项目下所有资源池的实时利用率。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v2/{project_id}/metrics/runtime/pools

查看更多 →

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）

查看更多 →

执行以下命令，查看安装结果。 lspci -d 10de: 图1 安装结果 GPU指标采集需要依赖以下驱动文件，请检查环境中对应的驱动文件是否存在。如果驱动未安装，可参见（推荐）GPU加速型实例自动安装GPU驱动（Linux）。 Linux驱动文件 nvmlUbuntuNvidiaLibraryPath

查看更多 →

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

查看更多 →