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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HelpCenter Redirect

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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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一键告警 弹性云服务器运行在物理机上，虽然提供了多种机制来保证系统的可靠性、容错能力和高可用性，但是，服务器的硬件、电源等部件仍有较小概率的损坏。云平台默认提供了自动恢复功能，当弹性云服务器所在的硬件出现故障时，系统会自动将弹性云服务器迁移至正常的物理机，保障您受到的影响最小，该过程会导致云服务器重启。了解更多

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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监控指标的弹性伸缩实践 GPU故障处理 父主题： 调度

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

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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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相应规格的GPU加速型云服务器。 在云渲游平台中进行应用内容渲染的是GPU加速型云服务器中支持渲染的图形实例。 单击了解更多GPU加速型相关信息。 虚拟私有云 VPC 虚拟私有云（Virtual Private Cloud, VPC）为弹性云服务器提供一个逻辑上完全隔离的虚拟网络

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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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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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通用型SSD：高性价比，适用于高吞吐、低时延的企业办公。 超高IO云硬盘：低时延、高性能，适用于高性能，高读写速率要求，读写密集型应用场景。 极速型SSD：采用了结合全新低时延拥塞控制算法的RDMA技术，适用于需要超大带宽和超低时延的应用场景。 高数据可靠性 基于分布式架构的，可弹性扩展的虚拟块存储

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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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弹性云服务器支持的操作系统监控指标（安装Agent） 功能说明 通过在弹性云服务器中安装Agent插件，可以为用户提供服务器的系统级、主动式、细颗粒度监控服务。本节定义了弹性云服务器上报云监控的操作系统监控指标。 操作系统监控目前支持的监控指标有：CPU相关监控项、CPU负载类相

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来满足既需要计算加速也需要图形加速的场景。 使用公共镜像创建的图形加速型（G系列）实例默认已安装特定版本的GRID驱动，但GRID License需自行购买和配置使用，请提前确认GPU加速型实例是否已经预装或者预装版本是否符合需求。 使用私有镜像创建的GPU加速型实例，如需安装G

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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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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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GPU计算型 GPU计算单元包含的计算资源主要适用于政企用户部署GPU密集型业务到CloudPond上使用的场景，对应华为云ECS的实例包含Pi系列，用户可根据机型规格情况选择对应的计算资源商品。具体规格请参考表1。 表1 GPU计算单元 名称 算力配置 描述 GPU计算单元-汇聚型-2Pi2

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GPU相关问题 日志提示"No CUDA-capable device is detected" 日志提示“RuntimeError: connect() timed out” 日志提示“cuda runtime error (10) : invalid device ordinal

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