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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容器resource资源 CPU配额 申请：容器需要使用的最小CPU值 限制：允许容器使用的CPU最大值 参数名 取值范围 默认值 是否允许修改 作用范围 cpu 0.01-2000 0.25 允许 - 内存配额 申请：容器需要使用的内存最小值 限制：允许容器使用的内存最大值 参数名

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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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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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-@10 > ${flagstat-file} CPU、内存和GPU CPU架构：X86 CPU需求：0.1 Memory：0.1 GPU类型：无 GPU需求：0 CPU架构：X86 CPU需求：16 Memory：10 GPU类型：无 GPU需求：0 输入参数 参数1 参数名称：fastq-file1

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推理基础镜像介绍 推理基础镜像列表 推理基础镜像详情TensorFlow（CPU/GPU） 推理基础镜像详情Pytorch（CPU/GPU） 推理基础镜像详情MindSpore（CPU/GPU） 父主题： 使用预置镜像

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制作自定义镜像并用于训练（Pytorch+CPU/GPU）：本案例介绍如何从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。 示例：从 0 到 1 制作自定义镜像并用于训练（MPI+CPU/GPU）：本案例介绍如何从

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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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（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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式）。 cpu cpu object cpu规格信息。 gpu gpu object gpu规格信息。 npu npu object Ascend规格信息。 memory memory object 内存信息。 disk disk object 磁盘信息。 表7 cpu 参数 参数类型

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unit_num Integer 计费单元。 表7 GPUInfo 参数 参数类型 描述 gpu Integer GPU卡数。 gpu_memory String GPU内存。 type String GPU类型。 请求示例 GET https://{endpoint}/v1/{proje

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5，这样可以多个Pod共享使用GPU。GPU数量小于1时，不支持跨GPU分配，如0.5 GPU只会分配到一张卡上。 使用nvidia.com/gpu参数指定GPU数量时，requests和limits值需要保持一致。 指定nvidia.com/gpu后，在调度时不会将负载调度到没有GPU的节点。如果

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（推荐）自动安装GPU加速型ECS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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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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ModelArts的推理平台提供了一系列的基础镜像，用户可以基于这些基础镜像构建自定义镜像，用于部署推理服务。 X86架构（CPU/GPU）的推理基础镜像 表1 TensorFlow AI引擎版本 支持的运行环境 URI 2.1.0 CPU GPU(cuda10.1) swr.{region_id}.myhuaweicloud

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将模型复制到多个GPU上 将一个Batch的数据均分到每一个GPU上 各GPU上的模型进行前向传播，得到输出 主GPU（逻辑序号为0）收集各GPU的输出，汇总后计算损失 分发损失，各GPU各自反向传播梯度 主GPU收集梯度并更新参数，将更新后的模型参数分发到各GPU 具体流程图如下：

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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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暂不支持CCE纳管后的GPU加速型实例。 前提条件 已安装GPU驱动，未安装lspci工具的云服务器影响GPU掉卡事件的上报。 如果您的弹性云服务器未安装GPU驱动，请参见GPU驱动概述安装GPU驱动。 安装GPU驱动需使用默认路径。 GPU驱动安装完后，需重启GPU加速型实例，否则可能

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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

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String 云手机服务器网络类型。 gpu String 云手机服务器gpu类型。 bms_flavor String 云手机服务器bms规格。 gpu_count Integer 云手机服务器gpu数量。 numa_count Integer 云手机服务器numa数量。 请求示例

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