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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Gallery中给他人使用学习。 使用限制 CodeLab默认打开，使用的是CPU计算资源。如需切换为GPU，请在右侧窗口，更换GPU规格。 在ModelArts控制台的“总览”界面打开CodeLab，使用的是CPU或GPU资源，无法使用Ascend资源。 如果是AI Gallery社区的

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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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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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准备GPU资源 本文介绍如何在使用GPU能力前所需要的基础软件、硬件规划与准备工作。 基础规划 配置 支持版本 集群版本 v1.25.15-r7及以上 操作系统 华为云欧拉操作系统 2.0 系统架构 X86 GPU类型 T4、V100 驱动版本 GPU虚拟化功能仅支持470.57

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com/gpu 指定申请GPU的数量，支持申请设置为小于1的数量，比如 nvidia.com/gpu: 0.5，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。 指定nvidia.com/gpu后，在调度时不会将负载调

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od的资源利用率。 云容器实例提供了查看CPU/内存、GPU/显存的界面，您只需要在无状态负载、任务、定时任务中Pod列表的“监控”Tab下即可查看资源使用率，如图1所示。 您也可以在Pod管理中查看所有Pod的资源使用率。 图1 查看监控信息 父主题： 工作负载

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计算、CAE等。 为了保障GPU加速型云 服务器 高可靠、高可用和高性能，该类型云服务器的公共镜像中会默认预置带GPU监控的CES Agent。正常使用GPU监控功能还需完成配置委托，详细操作，请参见如何配置委托？。 如需手动移除GPU监控功能，可登录GPU加速型云服务器并执行卸载命令：bash

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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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告警时“Temperature”表示的是触发该告警的温度阈值，而非AP的实际温度。 APID AP ID。 对系统的影响 表明当前AP温度超过了阈值。 如果阈值设置的不高，对业务没有影响。 如果阈值设置的较高，说明当前AP温度确实较高，可能导致AP器件工作异常，影响业务。 可能原因

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ID。 对系统的影响 表明当前AP温度低于低温阈值。 如果阈值设置的不低，对业务没有影响。 如果阈值设置的较低，说明当前AP温度确实较低，可能导致AP器件工作异常，影响业务。 可能原因 原因1：低温告警阈值设置不合理。 原因2：AP设备所处环境温度过低。 处理步骤 执行命令display

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ID。 对系统的影响 表明当前AP温度低于低温阈值。 如果阈值设置的不低，对业务没有影响。 如果阈值设置的较低，说明当前AP温度确实较低，可能导致AP器件工作异常，影响业务。 可能原因 原因1：低温告警阈值设置不合理。 原因2：AP设备所处环境温度过低。 处理步骤 执行命令display

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实体温度阈值 EntityThresholdCurrent 当前温度值 EntityTrapFaultID 故障码 ReasonDsp 告警产生原因 对系统的影响 原因1：单板温度过高。 单板温度过高，可能导致单板复位。 单板温度过高，可能导致单板下电。 原因2：子卡温度偏高。

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实体温度阈值 EntityThresholdCurrent 当前温度值 EntityTrapFaultID 故障码 ReasonDsp 告警产生原因 对系统的影响 原因2：暂不影响业务，但需要尽快降低单板温度。 可能原因 原因2：单板温度偏高。 处理步骤 原因2：单板温度偏高。

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某公司需要对该公司各个区域设置温度监测，每个区域都有温度监控设备。当温度高于20度时，需要触发高温报警，设备状态需要从“Normal”转为“High”状态。当温度小于等于20度时，设备状态需要从“High”转成“Normal”状态并更新温度监控设备存储的温度值。 前提条件 已创建温度监控设备对象“C

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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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在“服务列表”中选择“管理与监管 > 云监控服务”，进入“云监控服务”管理控制台。 在左侧导航栏，选择“云服务监控 > ModelArts”。 查看监控图表。 查看在线服务监控图表：单击目标在线服务“操作”列的“查看监控指标”。 查看模型负载监控图标：单击目标在线服务左侧的，在下拉列表中选择模型负载“操作”列的“查看监控指标”。

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操作三：鼠标悬浮在图片上的时间节点，可查看对应时间节点的占用率情况。 表1 参数说明 参数 说明 cpuUsage cpu使用率。 gpuMemUsage gpu内存使用率。 gpuUtil gpu使用情况。 memUsage 内存使用率。 npuMemUsage npu内存使用率。 npuUtil

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EntityThresholdValue 告警阈值。 EntityThresholdCurrent 当前温度值。 EntityTrapFaultID 告警原因ID。 对系统的影响 无 可能原因 温度恢复正常。 处理步骤 无需处理。 参考信息 无 父主题： V300版本AR设备告警

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EntityTrapFaultID 错误码。 对系统的影响 温度过低可能导致单板工作异常，影响业务。 可能原因 外界温度过低。 处理步骤 测量一下外界环境的实际温度，如果过低则需要使用空调、暖气等调节室温。 如果外界环境温度正常，则可能是低温门限值设置的过高，需要通过命令temperature

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本地账户登录。 在windows搜索窗口搜索 “服务”。 图53 搜索服务 如下图所示。在服务列表中，找到cloudbase-init服务。单击 cloudbase-init 服务进入服务的配置窗口。 图54 选择cloudbase-init服务 选择"登录"--->登录身份选择"本地系统账户"

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