配置设备通信参数 介绍如何在Web界面配置UPS2000H、UPS5000H、ECC的通信参数。 在UPS2000H上配置NetEco通信参数 在UPS5000H上配置NetEco通信参数 在ECC上配置NetEco通信参数

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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（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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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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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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"modelarts.vm.gpu.p4", "billing_spec" : "modelarts.vm.gpu.p4", "category" : "GPU", "cpu_info" : { "arch" : "x86", "cpu" : 8.0

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2-cudnn7-ubuntu18.04 CPU、GPU通用算法开发和训练基础镜像，预置AI引擎PyTorch1.8 CPU/GPU 是 是 mindspore1.7.0-cuda10.1-py3.7-ubuntu18.04 CPU and GPU general algorithm development

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华为云帮助中心，为用户提供产品简介、价格说明、购买指南、用户指南、API参考、最佳实践、常见问题、视频帮助等技术文档，帮助您快速上手使用华为云服务。

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（推荐）自动安装GPU加速型E CS 的GPU驱动（Linux） 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Linux实例上通过脚本自动安装GPU驱动。 使用须知 本操作仅支持Linux操作系统。

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视频管理 核心控制 服务器 2 CPU：32C MEM：128G DISK：1T 控制调度 任务管理 数字人渲染服务 数字人服务器 X 2U服务器 CPU：64C MEM：128G DISK：2T GPU：4*T4 数字人驱动 数字人渲染 数据服务 数据服务器 3 CPU：32C MEM：128G

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failed_times Number 模型实例调用失败次数。 cpu_core_usage Float 已使用CPU核数。 cpu_core_total Float 总CPU核数。 cpu_memory_usage Integer 已使用内存，单位MB。 cpu_memory_total Integer

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通过后续章节，您可以了解以下内容： 弹性 云服务器 当前支持的基础监控指标 弹性云服务器操作系统监控的监控指标（安装Agent） 弹性云服务器进程监控的监控指标（安装Agent） GPU加速型实例安装GPU监控插件（Linux，公测） 如何自定义弹性云服务器告警规则 如何查看弹性云服务器运行状态进行日常监控

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度节点的得分信息如下： CPU.weight * (request + used) / allocatable 即CPU权重值越高，得分越高，节点资源使用量越满，得分越高。Memory、GPU等资源原理类似。其中： CPU.weight为用户设置的CPU权重 request为当前Pod请求的CPU资源量

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cn-north-9 Pod规格 云容器实例当前支持使用GPU，您可以根据需要选择，实例收费详情请参见产品价格详情。 当不使用GPU时，Pod规格需满足如下要求： Pod的CPU取值范围为0.25核-32核，或者自定义选择48核、64核，且单个容器的CPU必须为0.25核的整数倍 Pod的内存取

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模型实例调用失败次数，在线服务字段。 model_version String 模型版本，在线服务字段。 cpu_memory_total Integer 总内存，单位MB。 gpu_usage Float 已使用GPU个数。 node_name String 节点名称，边缘服务字段。 gpu_total

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示例：从0到1制作自定义镜像并用于训练（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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2-cudnn7-ubuntu18.04 CPU、GPU通用算法开发和训练基础镜像，预置AI引擎PyTorch1.8 CPU/GPU 是 是 mindspore1.7.0-cuda10.1-py3.7-ubuntu18.04 CPU and GPU general algorithm development

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单位 维度 gpu_status gpu健康状态。 BMS上GPU健康状态，是一个综合指标，0代表健康，1代表亚健康，2代表故障。 - instance_id，gpu gpu_utilization gpu使用率。 该GPU的算力使用率。 % instance_id，gpu memory_utilization

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消息通信相关问题 数据上报失败如何处理？ 若设备是使用接口注册的，请确认设备是否因为没在指定的timeout时间内上线而被物联网平台自动删除了。如果设备已被删除，请重新注册设备再尝试上报数据。 请检查使用接口注册设备时，填写的产品信息是否和产品模型一致。 请检查上报的数据名称是否和产品模型定义的服务属性一致。

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instance_id，gpu gpu_utilization gpu使用率。 该GPU的算力使用率。 % instance_id，gpu 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。

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HiLens激活设备 购买运行服务 基于边缘设备的规格购买对应的CPU和GPU，分别按照CPU资源和GPU资源类型下两个订单 图1 购买运行服务 激活 点击“立即激活”按钮，进入设备激活页面，选择对应的“CPU订单”和“GPU订单”，点击确认即可激活。 父主题： 边缘服务部署

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