Serverless GPU使用介绍 概述 应用场景 父主题： GPU函数管理

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单击接入配置操作列的“编辑”重新修改接入配置信息。 单击接入配置操作列的“标签管理”即可添加标签。 单击接入配置操作列的“复制”复制一条新的接入配置信息。 单击接入配置操作列的“删除”即可删除接入配置信息。 采集配置 在使用主机接入完成日志接入时，采集配置的具体配置如下： 采集配置名称：自定义采集配置名称，长度

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推理基础镜像详情TensorFlow（CPU/GPU） ModelArts提供了以下TensorFlow（CPU/GPU）推理基础镜像： 引擎版本一：tensorflow_2.1.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 引擎版本二： tensorflow_1

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(NVIDIA GPU)插件，单击“安装”。 如已安装该插件，单击“编辑”。 填写插件配置，详情请参见安装插件。 开启GPU虚拟化后，可选择是否兼容nvidia.com/gpu字段，实现Kubernetes默认GPU调度能力的兼容。 单击“安装”。 兼容Kubernetes默认GPU调度模式示例

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手动更新GPU节点驱动版本 一般情况下，您可以通过CCE AI套件（NVIDIA GPU）插件配置节点的驱动文件路径，节点重启后会自动安装驱动。您也可以手动更新驱动的方式进行更新。 手动更新GPU节点的驱动版本为临时方案，适用于需要对某个节点进行差异化配置的场景，但节点重启后将自动重置为GPU插件配置中指定的版本。

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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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T4 GPU设备显示异常 问题描述 使用NVIDIA Tesla T4 GPU的 云服务器 ，例如Pi2或G6规格，执行nvidia-smi命令查看GPU使用情况时，显示如下： No devices were found 原因分析 NVIDIA Tesla T4 GPU是NVIDIA的新版本，默认使用并开启GSP

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实例云主机的相关登录参数用来连接云主机。 “区域”和“云 服务器 配置”项由系统自动设置，请保持默认值。CloudShell提供了公网IP和私网IP的登录方式，您可选择其中一种进行登录。 公网IP登录操作 在CloudShell配置向导中设置登录云主机的配置项。 表1 登录云主机的配置项

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Flexus应用服务器 L实例 提供了多处登录入口，您可以在以下任意位置单击“远程登录”，登录云服务器。 位置一：在资源卡片处单击“远程登录”。 位置二：单击Flexus应用服务器L实例卡片，在右上角单击“远程登录”。 位置三：单击Flexus应用服务器L实例卡片，在左侧列表中选择“云主机 VM”菜单，单击“远程登录”。

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查询L实例云主机详情列表 功能介绍 根据用户请求条件筛选、查询所有的云主机，并关联获取云主机的详细信息。 该接口支持查询云主机计费方式，以及是否被冻结。 接口约束 当前云主机详情列表中未包含包年/包云主机到期时间，如需获取，可以通过客户运营能力相关接口进行查询，详细内容，请参见查询客户包年/包月资源列表。

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GPU加速型实例安装GRID驱动 操作场景 GPU加速型实例如需使用OpenGL/DirectX/Vulkan等图形加速能力则需要安装GRID驱动并自行购买和配置使用GRID License。此外，GRID驱动配合vDWS类型License，也支持CUDA，用来满足既需要计算加速也需要图形加速的场景。

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ICAgent管理（非华为云主机） 安装ICAgent 升级ICAgent 卸载ICAgent 父主题： 配置管理

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单击接入配置操作列的“标签管理”即可添加标签。 单击接入配置操作列的“复制”复制一条新的接入配置信息。 单击接入配置操作列的“删除”即可删除接入配置信息。 采集配置 在使用ServiceStage接入完成日志接入时，采集配置的具体配置如下： 图1 采集配置 采集配置名称：自定义采集配置名称，长度范围为1到64个

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阿里云主机迁移至华为云 概述 准备工作 步骤一：下载并安装Edge 步骤二：采集阿里云E CS 主机资源 步骤三：评估迁移准备度 步骤四：目的端规格评估 步骤五：创建主机迁移工作流

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主机扫描支持非华为云主机吗？ 主机扫描支持非华为云主机。 目前支持linux主机和Windows主机。 父主题： 主机扫描类

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推理基础镜像详情Pytorch（CPU/GPU） ModelArts提供了以下Pytorch（CPU/GPU）推理基础镜像： 引擎版本一：pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 引擎版本二：pytorch_1.8.2-cuda_11

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推理基础镜像详情MindSpore（CPU/GPU） ModelArts提供了以下MindSpore（CPU/GPU）推理基础镜像： 引擎版本一：mindspore_1.7.0-cpu-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 引擎版本二：mindspore_1.7.0-cuda_10

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a1），请继续按照处理方法处理；如果查找不到显卡或者显示状态为rev ff，请根据显卡故障诊断及处理方法进行故障诊断。规格对应显卡数量可以通过GPU加速型查询。 lspci | grep -i nvidia 处理方法 非CCE集群场景，建议尝试自行重装驱动，或升级驱动版本后执行nvidi

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当前节点未安装GPU驱动。未安装GPU驱动。参考GPU设备的指导文档，安装GPU驱动。

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错误码说明 未检查到当前节点存在GPU设备 可能原因 GPU卡类型不匹配，当前IEF仅支持nvidia的GPU设备 GPU设备节点未检测到 处理措施 非nvidia的GPU卡。 安装IEF软件时，不使能GPU设备，或更换nvidia的GPU卡。 未检测到GPU设备。 尝试重启节点。 父主题：

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GPU插件关键参数检查异常处理 检查项内容 检查CCE GPU插件中部分配置是否被侵入式修改，被侵入式修改的插件可能导致升级失败。 解决方案 使用kubectl连接集群。 执行以下命令获取插件实例详情。 kubectl get ds nvidia-driver-installer

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