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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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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作。 GPU加速型Pod提供3种显卡，具体的规格如下所示： 表2 GPU加速型Pod规格 显卡类型 具体规格 可用区域 NVIDIA Tesla T4显卡 NVIDIA Tesla T4 x 1，CPU 8核，内存32GiB NVIDIA Tesla T4 x 2，CPU 16核，内存64GiB

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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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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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GPU虚拟化 GPU虚拟化概述 准备GPU虚拟化资源 创建GPU虚拟化应用 监控GPU虚拟化资源 父主题： 管理本地集群

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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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（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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示例：从 0 到 1 制作自定义镜像并用于训练（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

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云手机 服务器 1分钟 gpu_usage_temperature GPU温度 该指标用于统计测量对象当前的GPU温度。 > 0 ℃ 云手机服务器 1分钟 gpu_usage_status GPU状态 该指标用于统计测量对象当前的GPU状态。 - 云手机服务器 1分钟 gpu_mem_busy_percent

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nvidia.com/gpu。 配置建议： 建议使用默认配置，如果业务有特殊的述求，可以根据业务实际场景调整各权重值。 希望重点提高集群CPU资源利用率，减少CPU资源碎片，可以将binpack.cpu权重值提高为10 希望提高集群GPU资源利用率，减少GPU碎片，可以通过binpack

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1-cudnn7-ubuntu18.04 GPU算法开发和训练基础镜像，预置AI引擎MindSpore-GPU GPU 是 是 rlstudio1.0.0-ray1.3.0-cuda10.1-ubuntu18.04 CPU、GPU强化学习算法开发和训练基础镜像，预置AI引擎 CPU/GPU 是 是 mindquantum0

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运行而改变。 min_cpu_time bigint 语句在所有DN上的最小CPU时间，单位为ms。 max_cpu_time bigint 语句在所有DN上的最大CPU时间，单位为ms。 total_cpu_time bigint 语句在所有DN上的CPU总时间，单位为ms。 query

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间。其原理是业务在每个CPU调度周期内使用的CPU配额有剩余时，系统对这些CPU配额进行累计，在后续的调度周期内如果需要突破CPU Limit时，使用之前累计的CPU配额，以达到突破CPU Limit的效果。 未开启CPU Burst时，容器可以使用的CPU配额会被限制在Limit以内，无法实现Burst。

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获取服务开通信息 功能介绍 该接口用于获取服务开通信息。 接口约束 目前"华北-北京一"和"华东-上海二"区域不支持新用户开通。 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。

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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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取值范围 单位 主机指标 CPU aom_node_cpu_limit_core cpuCoreLimit CPU内核总量 该指标用于统计测量对象申请的CPU核总量。 ≥1 核（Core） aom_node_cpu_used_core cpuCoreUsed CPU内核占用量 该指标用于统计测量对象已经使用的CPU核个数。

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语句执行的开始时间。 min_cpu_time bigint 语句在所有DN上的最小CPU时间，单位为ms。 max_cpu_time bigint 语句在所有DN上的最大CPU时间，单位为ms。 total_cpu_time bigint 语句在所有DN上的CPU总时间，单位为ms。 query

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而改变。 min_cpu_time bigint 语句在数据库节点上的最小CPU时间，单位为ms。 max_cpu_time bigint 语句在数据库节点上的最大CPU时间，单位为ms。 total_cpu_time bigint 语句在数据库节点上的CPU总时间，单位为ms。

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（推荐）自动安装GPU加速型ECS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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Enhanced Memory 计算加速场景 GPU计算加速型 p Parallel GPU图像加速型 g Graphic GPU推理加速型 pi Parallel Inference FPGA加速型 fp FPGA Performance AI推理加速型 ai Ascend Inference

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