gpu时钟频率 cce_gpu_memory_clock gpu显存频率 cce_gpu_graphics_clock gpu图形处理器频率 cce_gpu_video_clock gpu视频处理器频率 cce_gpu_temperature gpu温度 cce_gpu_power_usage

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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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GPU卡 GPU时钟频率 cce_gpu_memory_clock GPU卡 GPU显存频率 cce_gpu_graphics_clock GPU卡 GPU图形处理器频率 cce_gpu_video_clock GPU卡 GPU视频处理器频率 物理状态数据 cce_gpu_temperature

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如果业务受损，请提交工单。 硬件问题导致GPU链路异常，驱动无法使用GPU。 虚拟机GPU丢卡告警 vmLostGpuAlarm 重要 虚拟机实际有的GPU卡数量比规格里应分配的GPU卡数量少。 如果业务受损，请提交工单。 虚拟机GPU卡丢失。 GPU温度过高告警 highTemperatureEvent

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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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E CS ：弹性 云服务器 的基础监控指标。 - AGT.ECS：弹性云 服务器 操作系统监控的监控指标（GPU指标）。 metric_name 是 String 监控查询指标名称: - SYS.ECS命名空间的指标名称,请参考帮助文档：“弹性云服务器支持的基础监控指标”。 - AGT.ECS命名空间的指标名称,请参考帮助文档：“操作系统监控指标：GPU”。

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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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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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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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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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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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查看详细日志 在AOM查看节点监控信息 登录AOM管理控制台。 选择左侧导航栏“监控 > 主机监控”。 图11 主机监控 单击节点名称，在监控视图Tab页下，您可以设置监控节点使用的资源，如CPU、内存的使用率等。 图12 监控视图 在AOM查看应用监控信息 登录AOM管理控制台。

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Agent版本检查异常处理 节点CPU使用率检查异常处理 CRD检查异常处理 节点磁盘检查异常处理 节点DNS检查异常处理 节点关键目录文件权限检查异常处理 节点Kubelet检查异常处理 节点内存检查异常处理 节点时钟同步服务器检查异常处理 节点OS检查异常处理 节点CPU数量检查异常处理 节点Python命令检查异常处理

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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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（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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在K8s集群治理过程中，常常会因CPU、内存等高使用率状况而形成热点，既影响了当前节点上Pod的稳定运行，也会导致节点发生故障的几率的激增。为了应对集群节负载不均衡等问题，动态平衡各个节点之间的资源使用率，需要基于节点的相关监控指标，构建集群资源视图，在集群治理阶段，通过实时监控，在观测到节点资源率较高、节点故障、Pod

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环境监控 监测点温湿度曲线 单击监测点列表右上角【冷气供应中】，列表只显示开启中的监测点，隐藏关闭、离线的监测点； 单击曲线上方【温度】或【湿度】，可以切换查看当前监测点的送回风温度或湿度变化曲线；【选择时间】可设定曲线区间；鼠标停在曲线中可以查看该时间点的具体数据；拖拽图形下方

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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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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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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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