配置主机名与IP地址的映射 操作场景 在SAP系统的安装过程中，安装程序使用主机名称来进行通信。因此需要配置主机名称和IP地址的映射关系。 操作步骤 以“root”帐号和密钥文件登录Jump Host，并通过SSH协议，跳转到一台待安装SAP HANA的 裸金属服务器 。 在集群场景下，跳转到第一台待安装SAP

查看更多 →

批量复制主机至目标主机集群 功能介绍 批量复制主机至目标主机集群。 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v1/resources/host-groups/{group_id}/hosts/replication 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 group_id

查看更多 →

批量删除主机集群下的主机 功能介绍 批量删除主机集群下的主机。 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v1/resources/host-groups/{group_id}/hosts/batch-delete 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 group_id

查看更多 →

pci_passthrough:enable_gpu String 显卡是否直通。 值为“true”，表示GPU直通。 pci_passthrough:gpu_specs String G1型和G2型 云服务器 应用的技术，包括GPU虚拟化和GPU直通。 如果该规格的云 服务器 使用GPU虚拟化技术，且GPU卡的型号为M

查看更多 →

有关配置主机授权的详细操作，请参见如何对Linux主机进行授权？。 您也可以在数据加密服务的以下区域创建密钥： 华北-北京一 华南-广州 华东-上海二 有关创建密钥的详细操作，请参见创建密钥。 使用数据加密服务需要单独计费，详细的服务资费和费率标准，请参见价格详情。 父主题： 主机扫描类

查看更多 →

在Pod中配置主机网络（hostNetwork） 背景信息 Kubernetes支持Pod直接使用主机（节点）的网络，当Pod配置为hostNetwork: true时，在此Pod中运行的应用程序可以直接看到Pod所在主机的网络接口。 配置说明 Pod使用主机网络只需要在配置中添加hostNetwork:

查看更多 →

如果用户使用的是vGPU实例，确认实例安装的驱动与主机的驱动版本是否匹配。 登录实例所在主机。 执行nvidia-smi命令，查看驱动版本，并对照版本配套关系。 版本配套关系：https://docs.nvidia.com/grid/index.html 处理方法 重启GPU弹性云服务器。 若显示适配器恢复正常，则恢复完成。

查看更多 →

安装步骤，您可针对需要安装的软件查看对应的内容： 安装NVIDIA驱动 安装CUDA驱动 安装Docker 安装nvidia-fabricmanager 以下提供常见的配置场景，您可查看相关文档方便您快速配置： GP Vnt1裸金属服务器EulerOS 2.9安装NVIDIA 515+CUDA

查看更多 →

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

查看更多 →

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

查看更多 →

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。 custom

查看更多 →

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

查看更多 →

04，建议使用470及以上版本驱动。 图1 安装gpu-device-plugin GPU虚拟化：选择开启GPU虚拟化，支持GPU单卡的算力、显存分割与隔离。 若集群中未安装volcano插件，将不支持开启GPU虚拟化，您可单击“一键安装”进行安装。如需配置volcano插件参数，请单击“自定义安装”，详情请参见volcano。

查看更多 →

04建议使用515及以上版本驱动。 插件安装完成后，GPU 虚拟化和节点池驱动配置请前往“配置中心 > 异构资源配置”页进行设置。 单击“安装”，安装插件的任务即可提交成功。 卸载插件将会导致重新调度的GPU Pod无法正常运行，但已运行的GPU Pod不会受到影响。 验证插件 插件安装完成后，在GPU节点及调

查看更多 →

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。

查看更多 →

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。

查看更多 →

器逃逸，从而获得主机系统的访问权限。成功利用此漏洞可能会导致代码执行、拒绝服务、权限提升、信息泄露和数据篡改。 判断方法 如果集群未安装CCE AI套件（NVIDIA GPU）插件或插件版本低于2.0.0，则不涉及该漏洞。 CCE AI套件（NVIDIA GPU）插件老版本命名为

查看更多 →

Kubernetes和nvidia-docker安装 Kubernetes是一个强大的开源容器编排平台，可在云端或物理服务器上部署、扩展和管理容器化应用程序。为了在机器上成功安装Kubernetes，需要按照以下步骤： 安装nvidia-driver：nvidia-driver是NVIDIA官方提供的GPU驱动程序，它为使用NVIDIA

查看更多 →

CUDA和CUDNN Vnt1机型软件版本建议：gpu driver version : 440.95.01 gpu driver version : 440.95.01（GPU驱动在宿主机中安装，镜像中无需安装） cuda runtime version : 10.2（PyTorch自带，无需关心）

查看更多 →

多关于GPU驱动版本的介绍，请参见Tesla驱动及CUDA工具包获取方式。 安装过程大约需要5~10分钟，在安装完成前，请勿关机或重启云服务器，避免安装失败。 安装完成后，云服务器会自动重启。 如果云服务器切换操作系统，则已自动安装的GPU驱动会失效。 如果GPU驱动安装失败或失

查看更多 →

使用Kubernetes默认GPU调度 CCE支持在容器中使用GPU资源。 前提条件 创建GPU类型节点，具体请参见创建节点。 集群中需要安装GPU插件，且安装时注意要选择节点上GPU型号对应的驱动，具体请参见CCE AI套件（NVIDIA GPU）。 在v1.27及以下的集群中使用默认GPU调度能力

查看更多 →