查看Anti-DDoS拦截报告 查看/下载CNAD防护数据报表 查看DDoS高防防护日志 常见问题 了解更多常见问题、案例和解决方案 热门案例 华为云黑洞策略是怎么样的？ DDoS防护与Anti-DDoS流量清洗、DDoS原生高级防护和DDoS高防是什么关系？ DDoS攻击与CC攻击有什么区别？ IP被黑洞封堵，怎么办？

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构。在创建实例时，也可以定义为单副本，单副本表示实例只有主节点，无法保障数据高可靠。 相关问题 实例是否支持多DB? 实例的CPU规格是怎么样的？ 实例是否支持读写分离？ 父主题： D CS 实例类型

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迁移后应用出图效果相比GPU无法对齐怎么办？ 扩散模型在噪音和随机数上的生成，本身就有一定的随机性，GPU和NPU（Ascend）硬件由于存在一定细小的差别，很难确保完全一致，较难达成生成图片100%匹配，建议通过盲测的方式对效果进行验证。 模型精度有问题怎么办？ 首先考虑通过FP

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们先看一个小故事。 一天，一头猪和一只鸡在路上散步。鸡对猪说：“嗨，我们合伙开一家餐馆怎么样？”猪回头看了一下鸡说：“好主意，那你准备给餐馆起什么名字呢？”鸡想了想说：“叫‘火腿和鸡蛋’怎么样？”“那可不行。”猪说：“我把自己全搭进去了，而你只是参与而已。” 这则故事应用在敏捷开

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些价值，但是对于目前的站会状况不是很满意，如何玩转站会是团队关心的。对于这类的团队，问题的根源在于不是非常清楚站会的核心价值，以及不知道怎么样实践，团队更需要一些具体的措施来帮助他们更好的开站立会议。 场景二：团队在试着开站立会议，不知道站立会议有什么价值，好像开和没开没有什么区

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功能咨询 企业门户网站推广的效果怎么样？ 企业门户目前暂不支持网站推广业务，但是提供SEO优化承载功能，通过SEO功能可以让网站的关键词被搜索引擎收录并在搜索结果中排名靠前，从而使网站得到更多精准的访问流量以便更好的推广。 许多客户使用这个功能的优化效果还不错，比如“宝珍堂”和“九道广告”。

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通过写清楚的提交信息，可以让其他人更容易跟上我们的思路并提供反馈。 提交说明要回答如下问题： What——要解决什么问题？ When——什么情况下会发生？ How——怎么样解决这个问题？ Why——为什么这样解决是合理的，比其他解决方法更好？ 合并请求的提交要清晰 一个好的合并请求不只是代码的事情，还牵涉到代

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所说的10秒页面。对于这部分问题CodeArts前端团队会怎么做？这就要回到DevOps的三步法，从左到右的流动，从右到左的反馈，以及持续学习的迭代。 这里的关键是第二步，从CodeArts面临的问题角度来看，就是我们怎么知道产品的每一个服务，每一个页面在什么时候开始发生了性能的

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应用场景 Notebook等线上开发工具工程化开发体验不如IDE，但是本地开发 服务器 等资源有限，运行和调试环境大多使用团队公共搭建的CPU或GPU服务器，并且是多人共用，这带来一定的环境搭建和维护成本。因此使用本地IDE+远程Notebook结合的方式，可以同时享受IDE工程化开发和云

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就是管理好工作项的规则。 上表中的场景二是很多开发团队中经常遇见过的，也是本文着重描述术的情况。从根本解决工作项优先级的问题，系统地学习怎么样应对需求变更才是根本。 对于场景二的解决方案思路如下： 由于管理好工作项是解决问题的核心，因此在形成工作项之前，需要解决谁对工作项负责或者

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GPU调度 GPU节点驱动版本 使用Kubernetes默认GPU调度 GPU虚拟化 监控GPU资源指标 基于GPU监控指标的工作负载弹性伸缩配置 GPU虚拟化节点弹性伸缩配置 GPU故障处理 父主题： 调度

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GPU函数管理 Serverless GPU使用介绍 部署方式 函数模式

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GPU驱动概述 GPU驱动概述 在使用GPU加速型实例前，请确保实例已安装GPU驱动以获得相应的GPU加速能力。 GPU加速型实例支持两种类型的驱动：GRID驱动和Tesla驱动。 当前已支持使用自动化脚本安装GPU驱动，建议优先使用自动安装方式，脚本获取以及安装指导请参考（推荐

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GPU故障处理 前提条件 如需将GPU事件同步上报至AOM，集群中需安装云原生日志采集插件，您可前往AOM服务查看GPU插件隔离事件。 GPU插件隔离事件 当GPU显卡出现异常时，系统会将出现问题的GPU设备进行隔离，详细事件如表1所示。 表1 GPU插件隔离事件 事件原因 详细信息

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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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支持NVIDIA Tesla P4 GPU卡，单实例最大支持4张P4 GPU卡。 提供GPU硬件直通能力。 单GPU单精度计算能力最高5.5 TFLOPS。 单GPU INT8计算能力最高22 TOPS。 单GPU提供8GiB ECC显存，带宽192GiB/s。 GPU内置硬件视频编解码引擎，

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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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面。 执行如下命令查看GPU使用情况。 nvidia-smi 查看当前Notebook实例中有哪些进程使用GPU。 方法一： python /modelarts/tools/gpu_processes.py 如果当前进程使用GPU 如果当前没有进程使用GPU 方法二： 打开文件“

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GPU虚拟化概述 UCS On Premises GPU采用xGPU虚拟化技术，能够动态对GPU设备显存与算力进行划分，单个GPU卡最多虚拟化成20个GPU虚拟设备。相对于静态分配来说，虚拟化的方案更加灵活，最大程度保证业务稳定的前提下，可以完全由用户定义使用的GPU数量，提高GPU利用率。

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到GPU。 处理方法 根据报错提示，请您排查代码，是否已添加以下配置，设置该程序可见的GPU： os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0,1,2,3,4,5,6,7' 其中，0为服务器的GPU编号，可以为0，1，2，3等，表明对程序可见的GP

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准备GPU虚拟化资源 CCE GPU虚拟化采用自研xGPU虚拟化技术，能够动态对GPU设备显存与算力进行划分，单个GPU卡最多虚拟化成20个GPU虚拟设备。本文介绍如何在GPU节点上实现GPU的调度和隔离能力。 前提条件 配置 支持版本 集群版本 v1.23.8-r0、v1.25

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