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E CS 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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会议模板怎么用？ 您好，会议模板需要在 WeLink PC客户端进行操作，目前有2种方式： 1、 新建模板：单击PC客户端个人头像>”个人会议管理平台”>”会议设置”>”会议模板设置”>”创建”。 2、 保存历史会议模板：单击PC客户端个人头像>”个人会议管理平台”>”我的会议 ”

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GPU驱动异常怎么办？ 问题描述 在GPU实例中，执行以下命令查看GPU使用情况，提示系统无法执行指定的程序、或文件路径不存在。 nvidia-smi 回显信息如下所示： -bash: /bin/nvidia-smi: No such file or directory 或 nvidia-smi:

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怎么批量删除用例？ 用例管理页面，请在用例前端的选择框选中需要被删除的用例->点击【删除】按钮，二次确认后即可批量删除选中的用例。 图1 批量删除测试用例 父主题： 验证中心

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计算在云 Sdk::GetSolution 父主题： 改造功能模块说明

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

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GPU驱动概述 GPU驱动概述 在使用GPU加速型实例前，请确保实例已安装GPU驱动以获得相应的GPU加速能力。 GPU加速型实例支持两种类型的驱动：GRID驱动和Tesla驱动。 当前已支持使用自动化脚本安装GPU驱动，建议优先使用自动安装方式，脚本获取以及安装指导请参考（推荐

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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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GPU故障处理 前提条件 如需将GPU事件同步上报至AOM，集群中需安装云原生日志采集插件，您可前往AOM服务查看GPU插件隔离事件。 GPU插件隔离事件 当GPU显卡出现异常时，系统会将出现问题的GPU设备进行隔离，详细事件如表1所示。 表1 GPU插件隔离事件 事件原因 详细信息

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资源不足，可能会导致 云服务器 开机失败。如果您需要长期使用该云 服务器 ，建议保持开机状态或者选择“包年/包月”计费模式。 使用公共镜像创建的G6v型弹性云服务器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，请提前确认云GRID驱动版本是否符合需求，并配置GRID

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卸载GPU加速型ECS的GPU驱动 操作场景 当GPU加速型云服务器需手动卸载GPU驱动时，可参考本文档进行操作。 GPU驱动卸载命令与GPU驱动的安装方式和操作系统类型相关，例如： Windows操作系统卸载驱动 Linux操作系统卸载驱动 Windows操作系统卸载驱动 以Windows

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项目云资源规模如何计算？ 详看交付能力提升补丁发文附件1。 父主题： 项目报备

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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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计算 弹性云服务器 ECS 裸金属服务器 BMS 镜像服务 IMS 弹性伸缩 AS 父主题： SCP授权参考

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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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怎么变更用例执行人？ 用例的主执行人可以变更用例执行人，点击用例管理界面的流程历史按钮，第一个用例执行人就是主执行人，主执行人可以看到【变更执行人】按钮，点击进行变更 需求提交人可以在需求提交阶段，编辑需求里的流程图，修改流程图里的执行人，修改后提交需求审核通过后，用例的执行人即可被修改

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管理GPU加速型ECS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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概述 Serverless GPU是一种高度灵活、高效利用、按需分配GPU计算资源的新兴云计算服务。GPU能力Serverless化，通过提供一种按需分配的GPU计算资源，在一定范围内有效地解决原有GPU长驻使用方式导致的低资源利用率、高使用成本和低弹性能力等痛点问题。本文将介绍Serverless

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GPU设备检查 功能 检查节点是否存在gpu设备，gpu驱动是否安装且运行正常。 语法 edgectl check gpu 参数说明 无 使用示例 检查节点GPU设备： edgectl check gpu 检查成功返回结果： +-----------------------+ |

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计算公式：节点上容器显存使用总量/节点上显存总量 GPU卡-显存使用量 字节 显卡上容器显存使用总量 GPU卡-算力使用率 百分比 每张GPU卡的算力使用率 计算公式：显卡上容器算力使用总量/显卡的算力总量 GPU卡-温度 摄氏度 每张GPU卡的温度 GPU-显存频率 赫兹 每张GPU卡的显存频率 GPU卡-PCle带宽

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