GPU虚拟化 GPU虚拟化概述 准备GPU虚拟化资源 创建GPU虚拟化应用 监控GPU虚拟化资源 父主题： 管理本地集群

查看更多 →

计算增值服务 鲲鹏计算移植专家服务 鲲鹏全栈调优支持服务 鲲鹏工程师培训及认证服务 鲲鹏工程师进阶培训及认证服务 鲲鹏人才培养专家进阶服务 鲲鹏物理资源服务 父主题： 上云与实施

查看更多 →

方法一：重新启动，选择安装GPU驱动时的内核版本，即可使用GPU驱动。 在 云服务器 操作列下单击“远程登录 > 立即登录”。 单击远程登录操作面板上方的“发送CtrlAltDel”按钮，重启虚拟机。 然后快速刷新页面，按上下键，阻止系统继续启动，选择安装GPU驱动时的内核版本进入系

查看更多 →

进程监控：通过在E CS 中安装Agent插件，对主机内活跃进程进行监控，默认采集活跃进程消耗的CPU、内存，以及打开的文件数量等信息。 安装配置Agent相关操作请参考云监控服务“Agent安装配置方式说明”。 GPU加速型实例若要进行GPU监控，需要安装Agent及对应的GPU监控插件，安装方法，

查看更多 →

具体请求次数单价详情请参考价格详情。 GPU计量时间 根据您配置函数的GPU规格计费，输入值必须在0GB到10GB之间。 按需计费 函数计算资源消耗公式：函数GPU大小（GB） * 执行时长（秒）。具体计费单价详情请参考价格详情。 GPU计量包 GPU计量包购买完成后可以直接使用 函数工作流 服务，无需绑定，

查看更多 →

高计算能力、高吞吐量的场景。例如科学计算、基因工程、游戏动画、生物制药计算和存储系统。 推荐使用高性能计算型弹性云 服务器 ，主要使用在受计算限制的高性能处理器的应用程序上，适合要求提供海量并行计算资源、高性能的基础设施服务，需要达到高性能计算和海量存储，对渲染的效率有一定保障的场景。 更多信息，请参见高性能计算型。

查看更多 →

云渲游平台使用统一身份认证服务实现认证和鉴权功能。 GPU加速型云服务器 GACS GPU加速型云服务器（GPU Accelerated Cloud Server, GACS）能够提供强大的浮点计算能力，从容应对高实时、高并发的海量计算场景。您可以在创建时选择相应规格的GPU加速型云服务器。 在云

查看更多 →

Key的主机资源。 已被纳管的目标主机，可单击“管理”，在主机信息详情页“添加”资源账户。 单击“新建”配置SSH主机资源，配置“主机账户”和“密码”。 拷贝生成的私钥id_rsa文件内容和私钥密码，配置“SSH Key”和“passphrase”。 云 堡垒机 系统可选择性配置“pa

查看更多 →

40G 2C8G 独享型 1 云备份 存储库类型: 云服务器备份存储库 | 1000GB 1 企业主机安全 企业版 1 网络 VPC 1 安全 CBR 云硬盘备份 2T 1 MES 弹性云服务器 规格: X86计算 | 通用计算增强型 | c3ne.2xlarge.2 | 8核 |

查看更多 →

G系列弹性云服务器GPU驱动故障 问题描述 在Windows系统的G系列弹性云服务器中，无法打开NVIDIA 控制面板，GPU驱动无法使用或GPU驱动显示异常。 可能原因 GPU驱动状态异常。 处理方法 打开Windows设备管理器，在显示适配器中查看GPU驱动状态。 GPU驱动显示

查看更多 →

用MSTSC方式登录弹性云服务器。 使用MSTSC方式访问GPU加速型弹性云服务器时，使用WDDM驱动程序模型的GPU将被替换为一个非加速的远程桌面显示驱动程序，造成GPU加速能力无法实现。因此，如果需要使用GPU加速能力，您必须使用不同的远程访问工具，如VNC工具。如果使用管理

查看更多 →

ModelArts（计算型GPU（V100 NVLINK_32G）实例） 按需计费：28元/小时 区域：华北-北京四 计费模式：按需计费 规格：8核64GB(CPU), V100(GPU) 购买量：1 28 * 20 = 560元 ModelArts（计算型GPU(T4 8U32G)

查看更多 →

检测到异常时上报告警。 设置GPU信息失败告警：边缘节点配置GPU使能时，查询GPU信息失败时上报告警。 申请GPU资源失败告警：部署GPU应用，申请GPU资源失败时上报告警。 图13 查看告警 父主题： 注册专业版节点

查看更多 →

GPU虚拟化概述 UCS On Premises GPU采用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，可以完全由用户定义使用的GPU数量，提高GPU利用率。

查看更多 →

: 36核 | 内存：256GB”的计算资源，worker拥有“GPU: 8*GP-Vnt1 | CPU: 36核 | 内存：256GB”的计算资源。 需要注意的是ps只会分配到CPU和内存资源，而worker除CPU和内存外，还可能分配到加速卡（纯CPU规格除外）。如本例中，每个worker将分配到八张GP

查看更多 →

RDMA(Mellanox)+ SDI 3.0 (40GE) GPU加速型 采用Intel Cascade Lake CPU、NVIDIA T4，满足AI推理和图形图像加速业务场景。 表3 GPU加速型规格详情 规格名称/ID CPU 内存 本地磁盘 扩展配置 physical.pi6.3xlarge

查看更多 →

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。

查看更多 →

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

查看更多 →

单个GPU卡最多虚拟化成20个GPU虚拟设备。 使用GPU虚拟化后，不支持init容器。 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

查看更多 →

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。

查看更多 →

如果边缘节点使用GPU，您需要安装并配置GPU驱动，详细方法请参见安装并配置GPU驱动。 NPU驱动配置。 如果边缘节点使用华为昇腾 AI加速处理器，请确保已安装对应驱动。 在边缘节点上安装Docker并检查Docker状态。 Docker版本必须高于17.06，推荐使用18.06.3版本。请勿使用18.09

查看更多 →