2.4.5 gpu_temperature 该GPU的温度。 °C 2.4.5 gpu_usage_gpu 该GPU的算力使用率。 % 2.4.1 gpu_usage_mem 该GPU的显存使用率。 % 2.4.1 gpu_used_mem 该GPU的显存使用量。 MB 2.4.5

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Integer 模型实例的总调用次数，在线服务字段。 cpu_core_usage Float 已使用CPU核数。 cpu_core_total Float 总CPU核数。 model_name String 模型名称，在线服务字段。 cpu_memory_usage Integer 已使用内存，单位MB。

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使用 自定义镜像 创建训练作业（CPU/GPU） 模型训练是一个不断迭代和优化的过程。在训练模块的统一管理下，方便用户试验算法、数据和超参数的各种组合，便于追踪最佳的模型与输入配置，您可以通过不同版本间的评估指标比较，确定最佳训练作业。 前提条件 已将用于训练的数据上传至OBS目录。

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ERROR：执行nvidia-smi存在S RAM 的ECC错误（V100显卡） GPU掉卡 如何处理GPU掉卡，执行lspci | grep -i nvidia命令找不到显卡或显卡显示rev ff 温度过高问题 如何处理GPU散热异常，执行nvidia-smi命令发现温度过高 驱动安装报错 如何处理驱动安装报错“Unable

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监控指标说明 功能说明 本节定义了弹性伸缩上报云监控的监控指标的命名空间，监控指标列表，各项监控指标的具体含义与使用说明，用户可以通过云监控检索弹性伸缩服务产生的监控指标和告警信息。 命名空间 SYS.AS 配置指标类告警策略 用户可以针对弹性伸缩的核心监控指标设置指标告警，在发

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BMS硬件监控指标采集说明 以下是BMS硬件监控插件对应的监控指标采集说明。 指标分类 指标说明 采集方式 服务器 整机信息 服务器整机SN、产品名称、厂家等。 使用dmidecode命令采集。 SSD/HDD 基本信息和SMART信息 包含盘的基本信息。（SN、型号、容量、协议类型、固件版本等），以及盘的SMART

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视频管理 核心控制服务器 2 CPU：32C MEM：128G DISK：1T 控制调度 任务管理 数字人渲染服务 数字人服务器 X 2U服务器 CPU：64C MEM：128G DISK：2T GPU：4*T4 数字人驱动 数字人渲染 数据服务 数据服务器 3 CPU：32C MEM：128G

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ALM-303046659 温度异常 ALM-303046659 温度异常 140544 ALM-303046659 温度异常 140545 ALM-303046659 温度异常 143624 父主题： V200版本LSW设备告警

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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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TemperaturType 温度类型。 对系统的影响 表明当前AP（单板/环境/CPU/NP/中射频）温度低于低温阈值。 如果阈值设置的不低，对业务没有影响。 如果阈值设置的较低，说明当前AP（单板/环境/CPU/NP/中射频）温度确实较低，可能导致AP器件工作异常，影响业务。 可能原因

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TemperaturType 温度类型。 对系统的影响 表明当前AP（单板/环境/CPU/NP/中射频）温度超过了阈值。 如果阈值设置的不高，对业务没有影响。 如果阈值设置的较高，说明当前AP（单板/环境/CPU/NP/中射频）温度确实较高，可能导致AP器件工作异常，影响业务。 可能原因

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基于GPU监控指标的弹性伸缩实践 集群中包含GPU节点时，可通过GPU指标查看节点GPU资源的使用情况，例如GPU利用率、显存使用量等。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，在业务波动时自适应调整应用的副本数量。 前提条件 目标集群已创建，且集群中包含GPU节点，并已运行GPU相关业务。

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查看CPU 场景描述 本文主要介绍如何Ubuntu系统下查看物理CPU、CPU核心数、逻辑CPU。 物理CPU：插在裸金属服务器上的真实的CPU硬件，一般一台裸金属服务器都会配置2块及以上的物理CPU。 CPU核心数：随着CPU技术的发展，现在的每一块物理CPU都是多核的CPU处理

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Host CPU Host CPU列名称及描述如下表所示。 表1 Host CPU报表主要内容 列名称 描述 Cpus CPU数量。 Cores CPU核数。 Sockets CPU Sockets数量。 Load Average Begin 开始Snapshot的Load Average值。

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CPU调度 CPU管理策略 增强型CPU管理策略 父主题： 调度

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判断cpu核数是否满足IEF要求。edgectl check cpu无检查CPU：示例执行结果：

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Host CPU Host CPU列名称及描述如下表所示。 表1 Host CPU报表主要内容 列名称 描述 Cpus CPU数量。 Cores CPU核数。 Sockets CPU Sockets数量。 Load Average Begin 开始Snapshot的Load Average值。

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Host CPU Host CPU列名称及描述如表1所示。 表1 Host CPU报表主要内容 列名称 描述 Cpus CPU数量。 Cores CPU核数。 Sockets CPU Sockets数量。 Load Average Begin 开始snapshot的Load Average值。

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ModelArts支持的监控指标 功能说明 为使用户更好地掌握自己的ModelArts在线服务和对应模型负载的运行状态，云服务平台提供了云监控。您可以使用该服务监控您的ModelArts在线服务和对应模型负载，执行自动实时监控、告警和通知操作，帮助您更好地了解服务和模型的各项性能指标。

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单击操作列“详情”，可以查看具体用例在终端的复现情况。 单击性能报告页“查看详情”，可以查看测试的性能详细信息（启动时延、CPU占有率、内存占用、流量、温度、帧数率、GPU占有率）。

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节点--XGPU设备数量 节点--XGPU设备显存分配量 GPU卡--XGPU设备显存使用率 GPU卡--XGPU设备显存分配量 GPU卡--XGPU设备显存分配率 GPU卡--XGPU设备算力使用率 GPU卡--XGPU设备数量 GPU卡--调度策略 GPU卡--不健康的XGPU设备数量 容器显存分配量

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