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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GPU A系列裸金属服务器无法获取显卡如何解决 问题现象 在A系列裸金属服务器上使用PyTorch一段时间后，出现获取显卡失败的现象，报错如下： > torch.cuda.is_available() /usr/local/lib/python3.8/dist-packages/torch/cuda/__init__

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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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I。更多关于S CS I盘、支持挂载SCSI盘的弹性云服务器等信息，请参见块存储。 共享盘：勾选后，数据盘为共享云硬盘。该共享盘可以同时挂载给多台弹性云服务器使用。 加密：勾选后，数据盘加密，具体请参见加密涉及的参数（可选配置）。 用数据盘镜像创建磁盘：如果您在IMS页面制作了数据镜

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virtual_env_type,enterprise_project_id,created_at,updated_at,architecture} 可以在URI后面用‘?’和‘&’添加不同的查询条件组合，请参考请求样例。 表1 查询参数 参数 是否必选 参数类型 描述 __isregistered 否 String

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通过nvidia.com/gpu指定申请GPU的数量，支持申请设置为小于1的数量，比如nvidia.com/gpu: 0.5，这样可以多个Pod共享使用GPU。GPU数量小于1时，不支持跨GPU分配，如0.5 GPU只会分配到一张卡上。 使用nvidia.com/gpu参数指定GPU数量时，re

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GPU A系列裸金属服务器如何更换NVIDIA和CUDA？ 场景描述 当裸金属服务器预置的NVIDIA版本和业务需求不匹配时，需要更换NVIDIA驱动和CUDA版本。本文介绍华为云A系列GPU裸金属服务器（Ubuntu20.04系统）如何从“NVIDIA 525+CUDA 12.0”更换为“NVIDIA

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内核升级问题 如何处理升级内核后，驱动不可用问题 GPU掉卡问题 如何处理GPU掉卡问题 显卡ERR！ 如何处理显卡ERR！问题 软件安装问题 如何处理用户自行安装NVIDIA驱动、CUDA软件，安装过程出错问题 驱动兼容性问题 如何处理驱动兼容性问题 Xid问题 如何处理可恢复的Xid故障问题

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应用GPU资源调度方式 IEF支持多应用共享的方式使用GPU显卡。 IEF支持单个应用使用多个GPU显卡。 GPU资源调度基于GPU显存容量，调度采用GPU显存预分配方式而非实时GPU显存资源。 当应用需要使用的GPU显存资源小于单个GPU卡显存时，支持以共享方式进行资源调度，对

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GPU实例故障自诊断 GPU实例故障，如果已安装GPU监控的CES Agent，当GPU服务器出现异常时则会产生事件通知，可以及时发现问题避免造成用户损失。如果没有安装CES Agent，只能依赖用户对故障的监控情况，发现故障后及时联系技术支持处理。 GPU实例故障处理流程 GPU实例故障分类列表

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CCE AI套件（NVIDIA GPU） 插件介绍 CCE AI套件（NVIDIA GPU）插件是支持在容器中使用GPU显卡的设备管理插件，集群中使用GPU节点时必须安装本插件。 字段说明 表1 参数描述 参数 是否必选 参数类型 描述 basic 是 object 插件基础配置参数。

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安装nvidia-fabricmanager服务 A100/A800 GPU支持 NvLink & NvSwitch，若您使用多GPU卡的机型，需额外安装与驱动版本对应的nvidia-fabricmanager服务使GPU卡间能够互联，否则可能无法正常使用GPU实例。 本文以驱动版本470.103

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/nvidia-smi 若能正常返回GPU信息，说明设备可用，插件安装成功。 GPU驱动支持列表 当前GPU驱动支持列表仅针对1.2.28及以上版本的GPU插件。 如果您需要安装最新版本的GPU驱动，请将您的GPU插件升级到最新版本。 表2 GPU驱动支持列表 GPU型号 支持集群类型 机型规格

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GPU插件检查异常处理 检查项内容 检查到本次升级涉及GPU插件，可能影响新建GPU节点时GPU驱动的安装。 解决方案 由于当前GPU插件的驱动配置由您自行配置，需要您验证两者的兼容性。建议您在测试环境验证安装升级目标版本的GPU插件，并配置当前GPU驱动后，测试创建节点是否正常使用。

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GPU虚拟化概述 CCE GPU虚拟化采用自研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，可以完全由用户自己定义使用的GPU量，提高GPU利用率。

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更新tmss用例和用例脚本 功能介绍 更新tmss用例和用例脚本 URI PUT /v4/{project_id}/testcase/{tmss_case_uri} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目ID，固定长度32位字符（字母和数字）。

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如何处理GPU掉卡问题 问题描述 执行nvidia-smi命令查询到的显卡的数量较实际规格对应的显卡数量少。 如上图所示，执行nvidia-smi命令查询到7张显卡，实际该机型应有8张显卡。 判断方式 执行以下命令，显卡的数量与实际规格对应的显卡数量一致，且显卡在位状态正常（rev

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p2服务器安装NVIDIA GPU驱动和CUDA工具包 操作场景 GPU加速型p2（physical.p2.large规格）裸金属服务器创建成功后，需安装NVIDIA GPU驱动和CUDA工具包，从而实现计算加速功能。 前提条件 已绑定弹性公网IP。 已下载对应操作系统所需驱动的安装包。

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p1服务器安装NVIDIA GPU驱动和CUDA工具包 操作场景 GPU加速型p1（physical.p1.large规格）裸金属服务器创建成功后，需安装NVIDIA GPU驱动和CUDA工具包，从而实现计算加速功能。 前提条件 已绑定弹性公网IP。 已下载对应操作系统所需驱动的安装包。

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