安装并配置GPU驱动 背景信息 对于使用GPU的边缘节点，在纳管边缘节点前，需要安装并配置GPU驱动。 IEF当前支持Nvidia Tesla系列P4、P40、T4等型号GPU，支持CUDA Toolkit 8.0至10.0版本对应的驱动。 操作步骤 安装GPU驱动。 下载GPU驱动，推荐驱动链接：

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安装并配置GPU驱动 背景信息 对于使用GPU的边缘节点，在纳管边缘节点前，需要安装并配置GPU驱动。 IEF当前支持Nvidia Tesla系列P4、P40、T4等型号GPU，支持CUDA Toolkit 8.0至10.0版本对应的驱动。 操作步骤 安装GPU驱动。 下载GPU驱动，推荐驱动链接：

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GPU实例故障处理流程 GPU实例故障处理流程如图1所示，对应的操作方法如下： CES监控事件通知：配置GPU的CES监控后会产生故障事件通知。 故障信息收集：可使用GPU故障信息收集脚本一键收集，也可参考故障信息收集执行命令行收集。 GPU实例故障分类列表：根据错误信息在故障分类列表中识别故障类型。

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GPU节点驱动版本 选择GPU节点驱动版本 CCE推荐的GPU驱动版本列表 手动更新GPU节点驱动版本 通过节点池升级节点的GPU驱动版本 父主题： GPU调度

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使用GPU虚拟化 本文介绍如何使用GPU虚拟化能力实现算力和显存隔离，高效利用GPU设备资源。 前提条件 已完成GPU虚拟化资源准备。 如果您需要通过命令行创建，需要使用kubectl连接到集群，详情请参见通过kubectl连接集群。 约束与限制 单个GPU卡最多虚拟化成20个GPU虚拟设备。

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7和中标麒麟NKASV 7 云服务器 使用GNOME图形化后鼠标不可用怎么办？ 问题描述 鲲鹏CentOS 7和中标麒麟NKASV 7云 服务器 安装图形化界面后，远程连接云服务器鼠标不可用。 可能原因 x86云服务器使用了cirrus虚拟显卡，鲲鹏云服务器使用的是virtio GPU。鼠标显示有两种方式，分别称为Software

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/ N ，算法带宽 = 数据量 / 时间 但是这个计算公式的前提是用Ring算法，Tree算法的总线带宽不可以这么计算。 如果Tree算法算出来的总线带宽相当于是相对Ring算法的性能加速。算法计算总耗时减少了，所以用公式算出来的总线带宽也增加了。理论上Tree算法是比Ring算法

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GPU虚拟化 GPU虚拟化概述 准备GPU虚拟化资源 创建GPU虚拟化应用 监控GPU虚拟化资源 父主题： 管理本地集群

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字符串函数和运算符 字符串运算符 ||表示字符连接 SELECT 'he'||'llo'; –hello 字符串函数 这些函数假定输入字符串包含有效的UTF-8编码的Unicode代码点。不会显式检查UTF-8数据是否有效，对于无效的UTF-8数据，函数可能会返回错误的结果。可以

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（推荐）自动安装GPU加速型E CS 的GPU驱动（Windows） 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Windows实例上通过脚本自动安装GPU驱动。 使用须知 如果GPU加速型实例已安装G

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GPU虚拟化概述 UCS On Premises GPU采用xGPU虚拟化技术，能够动态对GPU设备显存与算力进行划分，单个GPU卡最多虚拟化成20个GPU虚拟设备。相对于静态分配来说，虚拟化的方案更加灵活，最大程度保证业务稳定的前提下，可以完全由用户定义使用的GPU数量，提高GPU利用率。

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Diffusion with diffusers。 推理业务迁移到昇腾的通用流程，可参考GPU推理业务迁移至昇腾的通用指导。 由于Huggingface网站的限制，访问Stable Diffusion链接时需使用代理服务器，否则可能无法访问网站。 在Stable Diffusion迁移适配时，更

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如何避免非GPU/NPU负载调度到GPU/NPU节点？ 问题现象 当集群中存在GPU/NPU节点和普通节点混合使用的场景时，普通工作负载也可以调度到GPU/NPU节点上，可能出现GPU/NPU资源未充分利用的情况。 问题原因 由于GPU/NPU节点同样提供CPU、内存资源，在一般

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支持按照默认综合排序、最新发布、最多引用、我的关注对用例模板进行排序。 图1 用例模板查找 图2 用例模板详情 用例模板引用 目前针对IMC集成自动化用例、联营商品认证标准用例、开发者应用构建测试用例等已上架为用例模板，支持伙伴快速引用完成用例设计。 在“解决方案加速场-用例模板页面”点击用例模板名称进入详情页面，可查看该用例模板详情。

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在“测试用例”页签，可对用例进行以下操作。 表1 测试用例相关操作 任务 操作步骤 查询用例 可按照＂用例ID＂、＂用例名称＂查询测试用例，也可在搜索框中输入搜索内容对用例进行查询。 删除用例 对于自定义用例，用户可单击用例名称后“操作”栏下的“删除”，删除该场景测试用例。 说明： 删除后该用例将不再应用于测试套件中，请谨慎操作。

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Linux云服务器卡顿怎么办？ 当您发现云服务器的运行速度变慢或云服务器实例突然出现网络断开现象，则可能是云服务器的带宽和CPU使用率过高导致。如果您已经通过云监控服务完成创建过告警任务，当CPU或带宽利用率高时，系统会自动发送告警给您。 Linux云服务器实例带宽流量过高或CPU使用率高，您可以按如下步骤进行排查：

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Linux云服务器卡顿怎么办？ 当您发现云服务器的运行速度变慢或云服务器突然出现网络断开现象，则可能是由以下原因导致的： 云服务器使用共享资源型实例。 由于共享型资源实例是多实例共享CPU，当资源不足时，实例间可能出现CPU资源争抢，导致云服务器卡顿。 云服务器的带宽和CPU使用率过高。

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Linux云服务器卡顿怎么办？ 当您发现云服务器的运行速度变慢或云服务器实例突然出现网络断开的情况，则可能是云服务器的带宽或CPU利用率过高导致。您可通过云监控服务创建告警规则，当CPU或带宽利用率高时，系统将自动发送告警给您。更多主机监控信息详见管理主机监控。 Linux云服务

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Windows云服务器卡顿怎么办？ 当您发现云服务器的运行速度变慢或云服务器实例突然出现网络断开的情况，则可能是云服务器的带宽和CPU利用率过高导致。如果您已经通过云监控服务完成创建过告警任务，当CPU或带宽利用率高时，系统会自动发送告警给您。 Windows云服务器带宽流量过高或

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Linux云服务器卡顿怎么办？ 当您发现云服务器的运行速度变慢或云服务器突然出现网络断开现象，则可能是由以下原因导致的： 云服务器使用共享资源型实例。 由于共享型资源实例是多实例共享CPU，当资源不足时，实例间可能出现CPU资源争抢，导致云服务器卡顿。 云服务器的带宽和CPU使用率过高。

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Windows云服务器卡顿怎么办？ 当您发现云服务器的运行速度变慢或云服务器突然出现网络断开现象，则可能是由以下原因导致的： 云服务器使用共享资源型实例。 由于共享型资源实例是多实例共享CPU，当资源不足时，实例间可能出现CPU资源争抢，导致云服务器卡顿。 云服务器的带宽和CPU使用率过高。

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