云手机服务器 1分钟 gpu_usage_temperature GPU温度 该指标用于统计测量对象当前的GPU温度。 > 0 ℃ 云手机服务器 1分钟 gpu_usage_status GPU状态 该指标用于统计测量对象当前的GPU状态。 - 云手机服务器 1分钟 gpu_mem_busy_percent

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h”页面中，查看GPU指标。 图3 查看GPU监控指标 表1 GPU基础监控指标 类型 指标 监控级别 说明 利用率指标 cce_gpu_utilization GPU卡 GPU卡算力使用率 cce_gpu_memory_utilization GPU卡 GPU卡显存使用率 cc

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取值范围 单位 主机指标 CPU aom_node_cpu_limit_core cpuCoreLimit CPU内核总量 该指标用于统计测量对象申请的CPU核总量。 ≥1 核（Core） aom_node_cpu_used_core cpuCoreUsed CPU内核占用量 该指标用于统计测量对象已经使用的CPU核个数。

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兆字节（Megabytes） ≥0 共享GPU任务运行数据 node_gpu_share_job_count 针对一个GPU卡，当前运行的共享资源使用的任务数量。 个 ≥0 GPU温度 DCGM_FI_DEV_GPU_TEMP 表示GPU温度。 摄氏度（℃） 自然数 GPU功率 DCGM_FI_DEV_POWER_USAGE

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指标含义 取值范围 单位 CPU内核总量（aom_node_cpu_limit_core） 该指标用于统计测量对象申请的CPU核总量。 ≥1 核（Core） CPU内核占用（aom_node_cpu_used_core） 该指标用于统计测量对象已经使用的CPU核个数。 ≥0 核（Core）

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推理基础镜像详情TensorFlow（CPU/GPU） ModelArts提供了以下TensorFlow（CPU/GPU）推理基础镜像： 引擎版本一：tensorflow_2.1.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 引擎版本二： tensorflow_1

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推理基础镜像详情Pytorch（CPU/GPU） ModelArts提供了以下Pytorch（CPU/GPU）推理基础镜像： 引擎版本一：pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 引擎版本二：pytorch_1.8.2-cuda_11

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推理基础镜像详情MindSpore（CPU/GPU） ModelArts提供了以下MindSpore（CPU/GPU）推理基础镜像： 引擎版本一：mindspore_1.7.0-cpu-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 引擎版本二：mindspore_1.7.0-cuda_10

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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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兆字节（Megabytes） ≥0 共享GPU任务运行数据 node_gpu_share_job_count 针对一个GPU卡，当前运行的共享资源使用的任务数量。 个 ≥0 GPU温度 DCGM_FI_DEV_GPU_TEMP 表示GPU温度。 摄氏度（℃） 自然数 GPU功率 DCGM_FI_DEV_POWER_USAGE

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GPU视图 GPU资源指标可以衡量GPU性能和使用情况，包括GPU的利用率、温度、显存等方面的监控数据，帮助您掌控GPU运行状况。 指标说明 图1 GPU资源指标 表1 GPU图表说明 图表名称 单位 说明 集群-显存使用率 百分比 集群的显存使用率 计算公式：集群内容器显存使用总量/集群内显存总量

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使用dcgm-exporter监控GPU指标 应用场景 集群中包含GPU节点时，需要了解GPU应用使用节点GPU资源的情况，例如GPU利用率、显存使用量、GPU运行的温度、GPU的功率等。在获取GPU监控指标后，用户可根据应用的GPU指标配置弹性伸缩策略，或者根据GPU指标设置告警规则。本

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平台上的代码经过修改优化、训练参数有过变更。 训练的GPU硬件工作出现异常。 处理方法 请您对作业代码进行排查分析，确认是否对训练代码和参数进行过修改。 检查资源分配情况（cpu/mem/gpu/snt9/infiniband）是否符合预期。 通过CloudShell登录到Linux工作页面，检查GPU工作情况： 通

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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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监控GPU虚拟化资源 本章介绍如何在UCS控制台界面查看GPU虚拟化资源的全局监控指标。 前提条件 完成GPU虚拟化资源准备。 当前本地集群内存在节点开启GPU虚拟化能力。 当前本地集群开启了监控能力。 GPU虚拟化监控 登录UCS控制台，在左侧导航栏选择“容器智能分析”。 选择

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查询服务监控信息 查询当前服务对象监控信息。 示例代码 在ModelArts notebook平台，Session鉴权无需输入鉴权参数。其它平台的Session鉴权请参见Session鉴权。 方式1：根据部署在线服务生成的服务对象进行查询服务监控 1 2 3 4 5 6 7 from

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aom_node_cpu_limit_core CPU内核总量 该指标用于统计测量对象申请的CPU核总量。 ≥1 核（Core） aom_node_cpu_used_core CPU内核占用 该指标用于统计测量对象已经使用的CPU核个数。 ≥0 核（Core） aom_node_cpu_usage

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监控弹性云服务器 监控是保持弹性云服务器可靠性、可用性和性能的重要部分，通过监控，用户可以观察弹性云服务器资源。为使用户更好地掌握自己的弹性云服务器运行状态，云服务平台提供了云监控。您可以使用该服务监控您的弹性云服务器，执行自动实时监控、告警和通知操作，帮助您更好地了解弹性云服务器的各项性能指标。

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告警阈值。 EntityThresholdCurrent 当前温度值。 EntityTrapFaultID 告警原因ID。 对系统的影响 温度过高，单板难以承受。如果持续升温至危险温度，单板会被下电，引起业务中断。 可能原因 温度超出温度告警阈值引发的告警，可能是风扇故障引起。 处理步骤 执行命令display

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