技术模型的基础构造型与自定义构造型元素才认定为技术元素）。 在技术模型图上创建出来的技术元素； 引用到技术模型中的技术元素（包含关联空间中的引用的技术元素）； 如何检查 查询基于模型图（只有技术模型图内的技术元素参与构树）并展示不匹配元素构出的技术模型架构树，找出所有技术元素中不在架构树中的技术元素。 正确示例

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devices were found 处理方法 查看 云服务器 的实例规格，确认用户使用的镜像信息。 如果使用NVIDIA Tesla T4 GPU（例如，Pi2或G6规格），请参见T4 GPU设备显示异常进行处理。 如果使用其他规格的GPU云 服务器 ，执行下一步。 查看系统日志“/var/lo

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技术原理 下图展示在 app 中集成视频通话的基本工作流程： 图2-1技术原理

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从工具箱中拖入框架、服务、数据库、组件等等技术元素对象到技术模型图中，从工程树上引用逻辑模型中定义的涉及关键技术的逻辑对象“功能服务APIGW”，建立如下图所示技术部件和技术栈逻辑对象关联的模型结构： 如果当技术模型设计图形比较复杂时，可以参考逻辑模型中的分层结构，创建多个技术模型，分解来画各功能和特性之间的结构关系。

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技术架构 创建技术架构 复制技术架构 创建技术适配器 父主题： 信息架构

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GPU裸金属服务器无法Ping通如何解决 问题现象 在华为云使用GPU裸金属服务器时， 服务器绑定EIP（华为云弹性IP服务）后，出现无法ping通弹性公网IP现象。 原因分析 查看当前GPU裸金属服务器的安全组的入方向规则的配置，发现仅开通了TCP协议的22端口。 ping命令

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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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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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技术原理 父主题： CA代理服务介绍

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技术原理 CA服务技术原理图请参见图1。 图1 CA服务的技术原理 用户在通过CA服务申请证书时，需要根据实际需求来配置CA信息、证书模板、白名单和CRL等信息。 申请证书方式： 手动申请：分为通过基本信息申请证书、通过上传 CS R文件申请证书两种方式。 自动申请：通过配置CMP协

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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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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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设备。 init容器不支持使用GPU虚拟化资源。 GPU虚拟化支持显存隔离、显存与算力隔离两种隔离模式。单个GPU卡仅支持调度同一种隔离模式的工作负载。 使用GPU虚拟化后，不支持使用Autoscaler插件自动扩缩容GPU虚拟化节点。 XGPU服务的隔离功能不支持以UVM的方式申请显存，即调用CUDA

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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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选择GPU节点驱动版本 使用GPU加速型云服务器时，需要安装正确的Nvidia基础设施软件，才可以使用GPU实现计算加速功能。在使用GPU前，您需要根据GPU型号，选择兼容配套软件包并安装。 本文将介绍如何选择GPU节点的驱动版本及配套的CUDA Toolkit。 如何选择GPU节点驱动版本

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程制图。 推荐使用GPU加速型弹性云服务器，基于NVIDIA Tesla M60硬件虚拟化技术，提供较为经济的图形加速能力。能够支持DirectX、OpenGL，可以提供最大显存1GiB、分辨率为4096×2160的图形图像处理能力。 更多信息，请参见GPU加速型。 数据分析 处

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采集方式（Windows）：通过调用GPU卡的nvml.dll库获取。 0-100% 云服务器 云服务器 - GPU 1分钟 gpu_usage_gpu (Agent) GPU使用率 该指标用于统计测量对象当前的GPU使用率。 单位：百分比 采集方式（Linux）：通过调用GPU卡的libnvidia-ml

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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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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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