该指标用于统计测量对象其他占用CPU使用率。 单位：百分比 采集方式（Linux）：其他CPU使用率=1- 空闲CPU使用率（%）- 内核空间CPU使用率- 用户空间CPU使用率。 采集方式（Windows）：其他CPU使用率=1- 空闲CPU使用率（%）- 内核空间CPU使用率- 用户空间CPU使用率。

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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

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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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GPU设备检查 功能 检查节点是否存在gpu设备，gpu驱动是否安装且运行正常。 语法 edgectl check gpu 参数说明 无 使用示例 检查节点GPU设备： edgectl check gpu 检查成功返回结果： +-----------------------+ |

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计算公式：节点上容器显存使用总量/节点上显存总量 GPU卡-显存使用量 字节 显卡上容器显存使用总量 GPU卡-算力使用率 百分比 每张GPU卡的算力使用率 计算公式：显卡上容器算力使用总量/显卡的算力总量 GPU卡-温度 摄氏度 每张GPU卡的温度 GPU-显存频率 赫兹 每张GPU卡的显存频率 GPU卡-PCle带宽

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视频通信功能 OpenEye支持视频通讯功能，包括通讯功能、视频功能、设置视频窗口、截图、屏幕共享、标注和虚拟摄像头功能。 发起呼叫 接听来电 拒绝来电 通话挂断 音量调节 开启/关闭摄像头 窗口模式切换 窗口大小切换 全屏 截图 录屏 屏幕共享 共享标注 背景替换 美颜 匿名呼叫

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广播通信概述 概述 广播通信常用于一对多的消息通信。多个设备订阅相同的广播Topic，应用 服务器 调用广播消息下发的接口指定广播Topic的名称，就可以给已订阅该广播Topic的所有在线设备发布消息。广播模式的典型用途是根据设备的类别向设备发送通知。 例如，地震局给指定区域内的所有公民发送地震预警信息。

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enable_dfx：是否开启通信代理库视图，取值范围：true、false。 numa_num：机器环境中numa的数量，支持2P、4P服务器，取值范围：4、8。 numa_bind：代理线程绑核参数，每个numa两个CPU绑核，共numa_num组，取值范围：[0，cpu数-1]。 该参数

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comm_memory_pool_percent 参数说明：单个DN内通信库可使用内存池资源的百分比，用于自适应负载预留通信库通信消耗的内存大小。 参数类型：POSTMASTER 取值范围：整型，0~100 默认值：0 此参数需根据实际业务情况做调整，若通信库使用内存小，可设置该参数数值较小，反之设置数值较大。

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此参数需根据环境内存及部署方式具体配置，过大会造成OOM，过小会降低TCP代理通信库或SCTP通信库性能。 comm_memory_pool_percent 参数说明：单个DN内TCP代理通信库或SCTP通信库可使用内存池资源的百分比，用于自适应负载预留通信库通信消耗的内存大小。 参数类型：POSTMASTER

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comm_debug_mode 参数说明：TCP代理通信库debug模式开关，该参数设置是否打印通信层详细日志。 参数类型：布尔型 参数单位：无 取值范围： on：表示打印通信库详细debug日志。 off：表示不打印通信库详细debug日志。 默认值：off 设置方式：该参数

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默认值：2000MB comm_memory_pool_percent 参数说明：单个DN内TCP代理通信库可使用内存池资源的百分比，用于自适应负载预留通信库通信消耗的内存大小。 此参数需根据实际业务情况做调整，若通信库使用内存小，可设置该参数数值较小，反之设置数值较大。 该参数属于POSTMAST

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通信协议 本章节介绍APM采集的Websocket监控指标的类别、名称、含义等信息。 表1 Websocket监控指标说明 指标类别 指标 指标名称 指标说明 单位 数据类型 默认聚合方式 异常（exception，Websocket的异常信息统计。） exceptionType

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GPU虚拟化 GPU虚拟化概述 准备GPU虚拟化资源 使用GPU虚拟化 兼容Kubernetes默认GPU调度模式 父主题： GPU调度

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从0制作 自定义镜像 用于创建训练作业（PyTorch+CPU/GPU） 本章节介绍如何从0到1制作镜像，并使用该镜像在ModelArts平台上进行训练。镜像中使用的AI引擎是PyTorch，训练使用的资源是CPU或GPU。 本实践教程仅适用于新版训练作业。 场景描述 本示例使用Linux

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是，该驱动版本与镜像可能存在兼容性问题，建议更换驱动版本，操作指导，请参考安装GPU驱动。 否，请执行下一步。 请尝试重启云服务器，再执行nvidia-smi查看GPU使用情况，确认是否正常。 如果问题依然存在，请联系客服。 父主题： GPU驱动故障

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cce_gpu_memory_used GPU卡 GPU显存使用量 cce_gpu_memory_total GPU卡 GPU显存总量 cce_gpu_memory_free GPU卡 GPU显存空闲量 cce_gpu_bar1_memory_used GPU卡 GPU bar1

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从0制作自定义镜像用于创建训练作业（MPI+CPU/GPU） 本章节介绍如何从0到1制作镜像，并使用该镜像在ModelArts平台上进行训练。镜像中使用的AI引擎是MPI，训练使用的资源是CPU或GPU。 本实践教程仅适用于新版训练作业。 场景描述 本示例使用Linux x86_

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通用计算型 计费因子：CPU和内存，不同规格的实例类型提供不同的计算和存储能力 按需计费 CPU：Core数量 * Core单价 * 计费时长 内存：GB数量 * GB单价 * 计费时长 请参见云容器实例价格详情中的“价格详情”。 GPU加速型 计费因子：CPU、内存和GPU，不同规格的实

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容器中使用GPU显卡。 功能 描述 参考文档 Kubernetes默认GPU调度 Kubernetes默认GPU调度可以指定Pod申请GPU的数量，支持申请设置为小于1的数量，实现多个Pod共享使用GPU。 使用Kubernetes默认GPU调度 GPU虚拟化 GPU虚拟化能够动

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检测：通过AOM监控CCE节点的CPU/内存/磁盘容量/磁盘IOPS/GPU/GPU缓存使用率。 恢复： 根据业务情况，手工变更节点规格或增加节点数量。 CCE工作负载的CPU /内存/GPU/GPU缓存使用率过高 检测：通过AOM监控CCE工作负载的CPU/内存/GPU/GPU缓存使用率。 恢复：

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