GPU计算型 GPU计算单元包含的计算资源主要适用于政企用户部署GPU密集型业务到CloudPond上使用的场景，对应华为云E CS 的实例包含Pi系列，用户可根据机型规格情况选择对应的计算资源商品。具体规格请参考表1。 表1 GPU计算单元 名称 算力配置 描述 GPU计算单元-汇聚型-2Pi2

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计算在云 Sdk::GetSolution 父主题： 改造功能模块说明

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存。 图1 基于OBS+SFS Turbo的华为云AI云存储解决方案 方案优势 华为云AI云存储解决方案的主要优势如下表所示。 表1 华为云AI云存储解决方案的主要优势 序号 主要优势 详细描述 1 存算分离，资源利用率高 GPU/NPU算力和SFS Turbo存储解耦，各自按需扩容，资源利用率提升。

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GPU调度 GPU节点驱动版本 使用Kubernetes默认GPU调度 GPU虚拟化 监控GPU资源指标 CCE AI套件（NVIDIA GPU）插件使用dcgm-exporter监控GPU指标 基于GPU监控指标的工作负载弹性伸缩配置 GPU虚拟化节点弹性伸缩配置 GPU故障处理

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存。 图1 基于OBS+SFS Turbo的华为云AI云存储解决方案 方案优势 华为云AI云存储解决方案的主要优势如下表所示。 表1 华为云AI云存储解决方案的主要优势 序号 主要优势 详细描述 1 存算分离，资源利用率高 GPU/NPU算力和SFS Turbo存储解耦，各自按需扩容，资源利用率提升。

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GPU负载 使用Tensorflow训练神经网络 使用Nvidia-smi工具

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存。 图1 基于OBS+SFS Turbo的华为云AI云存储解决方案 方案优势 华为云AI云存储解决方案的主要优势如下表所示。 表1 华为云AI云存储解决方案的主要优势 序号 主要优势 详细描述 1 存算分离，资源利用率高 GPU/NPU算力和SFS Turbo存储解耦，各自按需扩容，资源利用率提升。

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GPU调度 GPU调度概述 准备GPU资源 创建GPU应用 监控GPU资源 父主题： 管理本地集群

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精度预检工具旨在计算单个API在整网计算中和标杆场景下的差异，对于无明确精度差异来源情况或者对模型了解不多的情形下都推荐使用预检工具，检查第一个步骤或Loss明显出现问题的步骤。它可以抓取模型中API输入的数值范围，根据范围随机生成输入，用相同的输入分别在NPU（GPU）和CPU上执

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资源不足，可能会导致 云服务器 开机失败。如果您需要长期使用该云 服务器 ，建议保持开机状态或者选择“包年/包月”计费模式。 使用公共镜像创建的G6v型弹性云服务器默认已安装特定版本的GRID驱动，但GRID License需自行购买和配置使用，请提前确认云GRID驱动版本是否符合需求，并配置GRID

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GPU调度概述 工作负载支持使用节点GPU资源，GPU资源使用可以分为如下两种模式： GPU静态分配（共享/独享）：按比例给Pod分配GPU显卡资源，支持独享（分配单张/多张显卡）和共享（部分显卡）方式。 GPU虚拟化：UCS On Premises GPU采用xGPU虚拟化技术

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GPU驱动概述 GPU驱动概述 在使用GPU加速型实例前，请确保实例已安装GPU驱动以获得相应的GPU加速能力。 GPU加速型实例支持两种类型的驱动：GRID驱动和Tesla驱动。 当前已支持使用自动化脚本安装GPU驱动，建议优先使用自动安装方式，脚本获取以及安装指导请参考（推荐

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载。 重新连接GPU，重新在该GPU上启动新的程序。 若重新连接GPU不生效，可尝试重置GPU和重启节点。若重启后仍有该现象，则根据GPU设备所在的节点类型（ECS或BMS），联系对应的客服进行处理。 GPU设备的infoROM损坏 GPU设备存在异常，请根据GPU设备所在的节点

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创建GPU函数 GPU函数概述 自定义镜像方式创建GPU函数 定制运行时方式创建GPU函数 父主题： 创建函数

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卸载GPU加速型ECS的GPU驱动 操作场景 当GPU加速型云服务器需手动卸载GPU驱动时，可参考本文档进行操作。 GPU驱动卸载命令与GPU驱动的安装方式和操作系统类型相关，例如： Windows操作系统卸载驱动 Linux操作系统卸载驱动 Windows操作系统卸载驱动 以Windows

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GPU相关问题 日志提示"No CUDA-capable device is detected" 日志提示“RuntimeError: connect() timed out” 日志提示“cuda runtime error (10) : invalid device ordinal

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GPU函数概述 Serverless GPU是一种高度灵活、高效利用、按需分配GPU计算资源的新兴云计算服务。GPU能力Serverless化，通过提供一种按需分配的GPU计算资源，在一定范围内有效地解决原有GPU长驻使用方式导致的低资源利用率、高使用成本和低弹性能力等痛点问题。本文将介绍Serverless

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管理GPU加速型ECS的GPU驱动 GPU驱动概述 Tesla驱动及CUDA工具包获取方式 （推荐）自动安装GPU加速型ECS的GPU驱动（Linux） （推荐）自动安装GPU加速型ECS的GPU驱动（Windows） 手动安装GPU加速型ECS的GRID驱动 手动安装GPU加速型ECS的Tesla驱动

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GPU驱动故障 G系列弹性云服务器GPU驱动故障 GPU驱动异常怎么办？ GPU驱动不可用 GPU设备显示异常 T4 GPU设备显示异常 GPU实例启动异常，查看系统日志发现NVIDIA驱动空指针访问怎么办？

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GPU设备检查 功能 检查节点是否存在gpu设备，gpu驱动是否安装且运行正常。 语法 edgectl check gpu 参数说明 无 使用示例 检查节点GPU设备： edgectl check gpu 检查成功返回结果： +-----------------------+ |

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计算公式：节点上容器显存使用总量/节点上显存总量 GPU卡-显存使用量 字节 显卡上容器显存使用总量 GPU卡-算力使用率 百分比 每张GPU卡的算力使用率 计算公式：显卡上容器算力使用总量/显卡的算力总量 GPU卡-温度 摄氏度 每张GPU卡的温度 GPU-显存频率 赫兹 每张GPU卡的显存频率 GPU卡-PCle带宽

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