支持隔离非管理节点。 对系统的影响 主机隔离后该主机上的所有角色实例将被停止，且不能对主机及主机上的所有实例进行启动、停止和配置等操作。 主机隔离后无法统计并显示该主机硬件和主机上实例的监控状态及指标数据。 前提条件 已完成IAM用户同步（在集群详情页的“概览”页签，单击“IAM

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隔离。隔离主机仅支持隔离非管理节点。 对系统的影响 主机隔离后该主机上的所有角色实例将被停止，且不能对主机及主机上的所有实例进行启动、停止和配置等操作。 主机隔离后无法统计并显示该主机硬件和主机上实例的监控状态及指标数据。 操作步骤 在 MRS Manager单击“主机管理”。 勾选待隔离主机前的复选框。

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标签是主机的标识，通过标签您可以对主机进行管理。例如：添加标签后，您可快速识别、选择主机。 在主机列表中，单击主机所在行“操作”列的，输入“标签键”和“标签值”后，单击，再单击“确定”，标签添加成功。 同步主机信息 在主机列表中，单击主机所在行“操作”列的，可同步主机信息。 设置搜索条件搜索待监控的主机。 不支持通过别名搜索主机。

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云容器引擎CCE集群和gpu-beta插件推荐安装的NVIDIA GPU驱动，尚未出现在NVIDIA官方信息中。如果将来有新的官方信息变化，我们将及时跟进帮助您升级修复。 如果您是自行选择安装的NVIDIA GPU驱动或更新过节点上的GPU驱动，请参考上图确认您安装的GPU驱动是否受该漏洞影响。

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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

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硬盘 >= 1GB GPU（可选） 同一个边缘节点上的GPU型号必须相同。 说明： 当前支持Nvidia Tesla系列P4、P40、T4等型号GPU。 含有GPU硬件的机器，作为边缘节点的时候可以不使用GPU。 如果边缘节点使用GPU，您需要在纳管前安装GPU驱动。 目前只有使用

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nvidia-smi: command not found 可能原因 云服务器 驱动异常、没有安装驱动或者驱动被卸载。 处理方法 如果未安装GPU驱动，请重新安装GPU驱动。 操作指导请参考：安装GPU驱动 如果已安装驱动，但是驱动被卸载。 执行history，查看是否执行过卸载操作。

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云 服务器 处于异常状态 问题描述 云服务器列表页面，云服务器的状态显示为“异常”。 处理方法 进入云服务器列表页面，鼠标移动至“异常”状态处，查看具体的异常原因。 图1 查看异常原因 根据查看的异常原因，匹配表1中对应的解决方案，解决云服务器异常。 表1 云服务器异常原因及解决方案

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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）

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object 主机端口范围，在范围内为应用实例自动分配主机端口；与主机端口参数二选一；仅铂金版可用 表58 HostPortRange 参数 参数类型 描述 min_port Integer 主机端口下限制，1到65535之间的整数 max_port Integer 主机端口上限值，

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执行以下命令，查看安装结果。 lspci -d 10de: 图1 安装结果 GPU指标采集需要依赖以下驱动文件，请检查环境中对应的驱动文件是否存在。如果驱动未安装，可参见（推荐）GPU加速型实例自动安装GPU驱动（Linux）。 Linux驱动文件 nvmlUbuntuNvidiaLibraryPath

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华为云帮助中心，为用户提供产品简介、价格说明、购买指南、用户指南、API参考、最佳实践、常见问题、视频帮助等技术文档，帮助您快速上手使用华为云服务。

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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。

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到GPU。 处理方法 根据报错提示，请您排查代码，是否已添加以下配置，设置该程序可见的GPU： os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0,1,2,3,4,5,6,7' 其中，0为服务器的GPU编号，可以为0，1，2，3等，表明对程序可见的GP

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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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准备GPU虚拟化资源 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。本文介绍如何在GPU节点上实现GPU的调度和隔离能力。 前提条件 配置 支持版本 集群版本 v1.23.8-r0、v1.25

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/home/ma-user/user-job-dir/gpu-train/train.py --datasets=obs://modelarts-train-test/gpu-train/data_url_0 Horovod/MPI/MindSpore-GPU框架单机启动命令和分布式启动命令无区别。

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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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operator. 解决方案：排序运算符必须是btree运算符族的<or>成员。 level： ERROR GS_212120795 错误码： array assignment requires type %s but expression is of type %s. 解决方案：您需要重写语句或强制转换表达式。

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已安装Agent插件，具体安装步骤请参见安装配置Agent。 操作步骤 登录管理控制台。 在管理控制台左上角选择区域和项目。 单击“服务列表 > 云监控服务”。 单击页面左侧的“主机监控”，进入主机监控页面。 单击E CS 主机所在栏右侧的“更多”按钮，选择下拉出的“创建告警规则”。 在“创建告警规则”界面，根据界面提示配置参数。

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主机管理 创建服务器组 部署策略 升级Agent

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