od的资源利用率。 云容器实例提供了查看CPU/内存、GPU/显存的界面，您只需要在无状态负载、任务、定时任务中Pod列表的“监控”Tab下即可查看资源使用率，如图1所示。您也可以在Pod管理中查看所有Pod的资源使用率。 图1 查看监控信息 父主题： 工作负载

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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）GPU加速型实例自动安装GPU驱动（Linux） （推荐）GPU加速型实例自动安装GPU驱动（Windows） GPU加速型实例安装GRID驱动 GPU加速型实例安装Tesla驱动及CUDA工具包

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GPU驱动故障 G系列弹性 云服务器 GPU驱动故障 GPU驱动异常怎么办？ GPU驱动不可用 GPU设备显示异常 T4 GPU设备显示异常 GPU实例启动异常，查看系统日志发现NVIDIA驱动空指针访问怎么办？

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CPU流控 背景信息 CPU流控可以基于当前节点的CPU占用率实现流量控制。 CPU流控通过配置节点的最大CPU占用率来避免流量冲击下节点掉线风险，可以基于流量阈值预估CPU占用率最大值。当节点CPU超过配置阈值后，CPU流控会丢弃节点请求，达到保护集群的目的，节点内流量和elasticsearch

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EntityThresholdValue 告警阈值。 EntityThresholdCurrent 当前温度值。 EntityTrapFaultID 告警原因ID。 对系统的影响 无 可能原因 温度恢复正常。 处理步骤 无需处理。 参考信息 无 父主题： V300版本AR设备告警

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EntityTrapFaultID 错误码。 对系统的影响 温度过低可能导致单板工作异常，影响业务。 可能原因 外界温度过低。 处理步骤 测量一下外界环境的实际温度，如果过低则需要使用空调、暖气等调节室温。 如果外界环境温度正常，则可能是低温门限值设置的过高，需要通过命令temperature

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检查节点是否存在gpu设备，gpu驱动是否安装且运行正常。edgectl check gpu无检查节点GPU设备：检查成功返回结果：检查失败返回结果：检查失败时，会打印错误码，用户可以根据错误码在所提供的文档链接中获取相应的帮忙。

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操作三：鼠标悬浮在图片上的时间节点，可查看对应时间节点的占用率情况。 表1 参数说明 参数 说明 cpuUsage cpu使用率。 gpuMemUsage gpu内存使用率。 gpuUtil gpu使用情况。 memUsage 内存使用率。 npuMemUsage npu内存使用率。 npuUtil

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gpu时钟频率 cce_gpu_memory_clock gpu显存频率 cce_gpu_graphics_clock gpu图形处理器频率 cce_gpu_video_clock gpu视频处理器频率 cce_gpu_temperature gpu温度 cce_gpu_power_usage

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通用计算型 计费因子：CPU和内存，不同规格的实例类型提供不同的计算和存储能力 按需计费 CPU：Core数量 * Core单价 * 计费时长 内存：GB数量 * GB单价 * 计费时长 请参见云容器实例价格详情中的“价格详情”。 GPU加速型 计费因子：CPU、内存和GPU，不同规格的实

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接口的链路协议状态变为Down ALM-4287373386 温度超过温度上限，或者低于温度下限 ALM-3491241985 BGP邻居变化 ALM-3491241990 BGP邻居断连 ALM-4288421943 VM CPU使用率超过阈值 ALM-4288421944 VM内存使用率超过阈值

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本地账户登录。 在windows搜索窗口搜索 “服务”。 图53 搜索服务 如下图所示。在服务列表中，找到cloudbase-init服务。单击 cloudbase-init 服务进入服务的配置窗口。 图54 选择cloudbase-init服务 选择"登录"--->登录身份选择"本地系统账户"

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容器中使用GPU显卡。 功能 描述 参考文档 Kubernetes默认GPU调度 Kubernetes默认GPU调度可以指定Pod申请GPU的数量，支持申请设置为小于1的数量，实现多个Pod共享使用GPU。 使用Kubernetes默认GPU调度 GPU虚拟化 GPU虚拟化能够动

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告警时“Temperature”表示的是触发该告警的温度阈值，而非AP的实际温度。 APID AP ID。 对系统的影响 表明当前AP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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ID。 对系统的影响 表明当前AP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 原因1：低温告警阈值设置不合理。 原因2：AP设备所处环境温度过低。 处理步骤 执行命令display

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实体温度阈值 EntityThresholdCurrent 当前温度值 EntityTrapFaultID 故障码 ReasonDsp 告警产生原因 对系统的影响 原因1：单板温度过高。 单板温度过高，可能导致单板复位。 单板温度过高，可能导致单板下电。 原因2：子卡温度偏高。

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ID。 对系统的影响 表明当前AP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 原因1：低温告警阈值设置不合理。 原因2：AP设备所处环境温度过低。 处理步骤 执行命令display

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实体温度阈值 EntityThresholdCurrent 当前温度值 EntityTrapFaultID 故障码 ReasonDsp 告警产生原因 对系统的影响 原因2：暂不影响业务，但需要尽快降低单板温度。 可能原因 原因2：单板温度偏高。 处理步骤 原因2：单板温度偏高。

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"modelarts.vm.gpu.p4", "billing_spec" : "modelarts.vm.gpu.p4", "category" : "GPU", "cpu_info" : { "arch" : "x86", "cpu" : 8.0

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（推荐）GPU加速型实例自动安装GPU驱动（Linux） 操作场景 在使用GPU加速型实例时，需确保实例已安装GPU驱动，否则无法获得相应的GPU加速能力。 本节内容介绍如何在GPU加速型Linux实例上通过脚本自动安装GPU驱动。 使用须知 本操作仅支持Linux操作系统。 本操作当前仅支持安装Tesla驱动。

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如果业务受损，请提交工单。 硬件问题导致GPU链路异常，驱动无法使用GPU。 虚拟机GPU丢卡告警 vmLostGpuAlarm 重要 虚拟机实际有的GPU卡数量比规格里应分配的GPU卡数量少。 如果业务受损，请提交工单。 虚拟机GPU卡丢失。 GPU温度过高告警 highTemperatureEvent

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