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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64位操作系统为例，介绍GPU加速型云服务器卸载NVIDIA驱动（驱动版本462.31）的操作步骤。 登录弹性云服务器。 单击“开始”，打开“控制面板”。 在控制面板中，单击“卸载程序”。 图1 单击卸载程序 右键单击要卸载的NVIDIA驱动，单击“卸载/更改”。 图2 卸载驱动 在弹出的“NVIDIA

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环境使用。使用控制台的远程登录方式无法使用物理GPU能力。 在不支持远程登录的情况下，可以使用Windows远程桌面mstsc，或者第三方桌面协议。如VNC工具。 GPU加速型实例支持的镜像 表2 GPU加速型实例支持的镜像 类别 实例 支持的镜像 图形加速型 G6v CentOS

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应用场景 该方案采用开源的专业级图形图像软件Blender，结合华为云上极致算力，通过一键自动部署模式，为用户提供专业、强大、高效的云端渲染服务。该方案适用于如下场景： 效果图制作。效果图行业的客户对出图速度要求高，华为云面向海报设计、装修装饰、工业设计等提供高性价比的渲染专享资源，助力企业降本增效。

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管理GPU加速型E CS 的GPU驱动 GPU驱动概述 Tesla驱动及CUDA工具包获取方式 （推荐）自动安装GPU加速型ECS的GPU驱动（Linux） （推荐）自动安装GPU加速型ECS的GPU驱动（Windows） 手动安装GPU加速型ECS的GRID驱动 手动安装GPU加速型ECS的Tesla驱动

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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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C7、C6、C6s 存储 自带高存储带宽和IOPS的本地盘，具有高存储IOPS以及读写带宽的优势，在海量数据存储场景下，具备更高的性价比。 M7、M6 D7、D6 网络 数据访问量大，要求快速的数据交换和处理。依赖于较高的PPS和低网络时延，提供较高的TPS吞吐量。 E7、E6 M7、M6

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高性能计算 高计算能力、高吞吐量的场景。例如科学计算、基因工程、游戏动画、生物制药计算和存储系统。 推荐使用高性能计算型弹性云服务器，主要使用在受计算限制的高性能处理器的应用程序上，适合要求提供海量并行计算资源、高性能的基础设施服务，需要达到高性能计算和海量存储，对渲染的效率有一定保障的场景。

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实例安装支持对应监控的CES Agent（Linux）。 通过后续章节，您可以了解以下内容： 弹性云服务器当前支持的基础监控指标 弹性云服务器操作系统监控的监控指标（安装Agent） 弹性云服务器进程监控的监控指标（安装Agent） GPU加速型实例安装GPU监控插件（Linux，公测）

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04、Ubuntu22.04。 如果在支持的Linux公共镜像中没有您需要的操作系统及版本，请参考手动安装GPU加速型ECS的Tesla驱动，手动安装GPU驱动。 如果您使用的是私有镜像，请确保镜像已安装了Cloud-init组件及安装GPU驱动所需的依赖，且需使用驱动脚本所支持的Linux操作系统及版本。

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HECS底层使用的物理硬件资源与ECS一致，同CPU、内存的HECS与ECS计算能力在同一标准。 云耀云服务器与弹性云服务器的主要区别： 云耀云服务器：云耀云服务器是可以快速搭建简单应用的新一代云服务器，按已搭配的套餐售卖，适用于低负载应用场景，可以更加便捷、更加高效的部署、配置和管理应用。 高负载应用场景推荐使用弹性 云服务器ECS ，性能更稳定。

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程，则在弹性云服务器上查看到的CPU核数是规格的Flavor名称中展示的vCPU数量的一半。 例如，对于c7.xlarge.2，其vCPU数，即逻辑内核数为4，2核的物理CPU包含4个vCPU（线程）。若关闭了超线程，则在c7.xlarge.2弹性云服务器上查看到的CPU核数是2。

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支持GPU监控的环境约束 仅支持Linux操作系统，且仅部分Linux公共镜像版本支持GPU监控，详情见：Agent支持的系统有哪些？ 支持的规格：G6v、G6、P2s、P2v、P2vs、G5、Pi2、Pi1、P1系列的ECS，P、Pi、G、KP系列的BMS。 已安装lspci工

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维度 说明 资源规划 环境搭建需要使用的云服务，以及第三方软件等资源的规划情况 对于云服务的数量、规格、性能等重要参数配置要求等关键信息，均需要提供。 涉及到第三方软件，需要提供详细的软件版本说明。 成本规划 提供解决方案实践中所需云资源的成本说明供用户参考， 提供免责声明，告知

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创建GPU函数 GPU函数概述 自定义镜像 方式创建GPU函数 定制运行时方式创建GPU函数 父主题： 创建函数

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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。 GPU虚拟化功能优势如下： 灵活：精细配置GPU算力占比及显存大

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手动安装GPU加速型ECS的GRID驱动。 如果需要实现计算加速能力，则需要安装Tesla驱动。 使用公共镜像创建的计算加速型（P系列）实例默认已安装特定版本的Tesla驱动。 使用私有镜像创建的GPU加速型实例，如需安装Tesla驱动请参考手动安装GPU加速型ECS的Tesla驱动。

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执行cat /proc/xgpu/{GPU卡序号}/meminfo，注意替换命令中的{GPU卡序号}为步骤2获取的GPU卡序号，观测GPU虚拟化的可用显存。 比较步骤2和步骤3的可用显存。 由于GPU厂商的驱动程序，本身就会占用一定量的物理显存，量级在300MB左右，这属于正常现象。例如Tesla

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G系列弹性云服务器GPU驱动故障 问题描述 在Windows系统的G系列弹性云服务器中，无法打开NVIDIA 控制面板，GPU驱动无法使用或GPU驱动显示异常。 可能原因 GPU驱动状态异常。 处理方法 打开Windows设备管理器，在显示适配器中查看GPU驱动状态。 GPU驱动显示

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GPU负载 使用Tensorflow训练神经网络 使用Nvidia-smi工具

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GPU调度 GPU调度概述 准备GPU资源 创建GPU应用 监控GPU资源 父主题： 管理本地集群

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