GPU实例故障处理流程 GPU实例故障处理流程如图1所示，对应的操作方法如下： CES监控事件通知：配置GPU的CES监控后会产生故障事件通知。 故障信息收集：可使用GPU故障信息收集脚本一键收集，也可参考故障信息收集执行命令行收集。 GPU实例故障分类列表：根据错误信息在故障分类列表中识别故障类型。

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安装并配置GPU驱动 背景信息 对于使用GPU的边缘节点，在纳管边缘节点前，需要安装并配置GPU驱动。 IEF当前支持Nvidia Tesla系列P4、P40、T4等型号GPU，支持CUDA Toolkit 8.0至10.0版本对应的驱动。 操作步骤 安装GPU驱动。 下载GPU驱动，推荐驱动链接：

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安装并配置GPU驱动 背景信息 对于使用GPU的边缘节点，在纳管边缘节点前，需要安装并配置GPU驱动。 IEF当前支持Nvidia Tesla系列P4、P40、T4等型号GPU，支持CUDA Toolkit 8.0至10.0版本对应的驱动。 操作步骤 安装GPU驱动。 下载GPU驱动，推荐驱动链接：

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GPU节点驱动版本 选择GPU节点驱动版本 CCE推荐的GPU驱动版本列表 手动更新GPU节点驱动版本 通过节点池升级节点的GPU驱动版本 父主题： GPU调度

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设备。 init容器不支持使用GPU虚拟化资源。 GPU虚拟化支持显存隔离、显存与算力隔离两种隔离模式。单个GPU卡仅支持调度同一种隔离模式的工作负载。 使用GPU虚拟化后，不支持使用Autoscaler插件自动扩缩容GPU虚拟化节点。 XGPU服务的隔离功能不支持以UVM的方式申请显存，即调用CUDA

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GPU加速云服务器 出现NVIDIA内核崩溃，如何解决？ 问题描述 GPU加速型 云服务器 在运行过程中发生crash，重启云 服务器 后检查日志，发现没有打印NVIDIA驱动堆栈日志。 图1 堆栈日志信息 可能原因 云服务器在运行过程中遇到NVIDIA官方驱动bug，导致云服务器内核崩溃。

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使用外表并行导出 关于并行导出 规划导出数据 安装配置和启动GDS 创建GDS外表 执行导出数据 停止GDS 示例 父主题： 导出数据

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通过外表并行导入 关于并行导入 教程和最佳实践 准备源数据 安装配置和启动GDS 创建GDS外表 执行导入数据 处理错误表 停止GDS 示例 父主题： 导入数据

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并行文件系统 并行文件系统概述 并行文件系统支持的特性 并行文件系统约束限制 创建并行文件系统

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并行文件系统 并行文件系统挂载后，为何显示256T？ 文件列表是否支持排序？

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从OBS并行导入数据 关于OBS并行导入 从OBS导入 CS V、TXT数据 从OBS导入ORC、CARBONDATA数据 父主题： 导入数据

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日期、时间函数及运算符 日期时间运算符 运算符 示例 结果 + date '2012-08-08' + interval '2' day 2012-08-10 + time '01:00' + interval '3' hour 04:00:00.000 + timestamp '2012-08-08

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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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Diffusion with diffusers。 推理业务迁移到昇腾的通用流程，可参考GPU推理业务迁移至昇腾的通用指导。 由于Huggingface网站的限制，访问Stable Diffusion链接时需使用代理服务器，否则可能无法访问网站。 在Stable Diffusion迁移适配时，更

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'true' : 表示挂载OBS需要创建obssidecar容器。 挂载obs并行文件系统时，obssidecar容器需预留一定内存以保障业务可靠性，防止容器因资源不足异常退出。当业务容器挂载单个obs并行文件系统时，CPU和内存规格建议配置如下： "obssidecar-injector-webhook/cpu":

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CPU算力增强型，适用于密集计算场景下运算 GPU规格 “GPU: 1*Vnt1(32GB)|CPU: 8 核 64GB”：GPU单卡规格，32GB显存，适合深度学习场景下的算法训练和调测 “GPU: 1*Tnt004(16GB)|CPU: 8核* 32GB”： GPU单卡规格，16GB显存，

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GPU裸金属服务器无法Ping通如何解决 问题现象 在华为云使用GPU裸金属服务器时， 服务器绑定EIP（华为云弹性IP服务）后，出现无法ping通弹性公网IP现象。 原因分析 查看当前GPU裸金属服务器的安全组的入方向规则的配置，发现仅开通了TCP协议的22端口。 ping命令

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安装nvidia-fabricmanager Ant系列GPU支持NvLink & NvSwitch，若您使用多GPU卡的机型，需额外安装与驱动版本对应的nvidia-fabricmanager服务使GPU卡间能够互联，否则可能无法正常使用GPU实例。 nvidia-fabricmanager必须和nvidia

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个节点。增加任务的并行度，充分利用集群机器的计算能力，一般并行度设置为集群CPU总和的2-3倍。 操作步骤 并行度可以通过如下三种方式来设置，用户可以根据实际的内存、CPU、数据以及应用程序逻辑的情况调整并行度参数。 在会产生shuffle的操作函数内设置并行度参数，优先级最高。

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配置Flink任务并行度 操作场景 并行度控制任务的数量，影响操作后数据被切分成的块数。调整并行度让任务的数量和每个任务处理的数据与机器的处理能力达到更优。 查看CPU使用情况和内存占用情况，当任务和数据不是平均分布在各节点，而是集中在个别节点时，可以增大并行度使任务和数据更均匀

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用户可以通过以下几种方式使用并行文件系统。 OBS桶的权限管理规则及权限要求同样适用于并行文件系统，用户在使用并行文件系统前需要确保具备OBS资源的访问权限。 表1 使用方式 方式 主要功能 相关链接 并行文件系统控制台 您可以在控制台创建并行文件系统，并进行查看、管理等基本操作。 创建并行文件系统

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