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

查看更多 →

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。

查看更多 →

主机管理 批量创建主机资产 获取主机资产 删除主机资产 父主题： API

查看更多 →

主机管理 查询 云服务器 列表 切换防护状态 查询 服务器 组列表 创建服务器组 编辑服务器组 删除服务器组 父主题： API说明

查看更多 →

新建主机 功能介绍 在指定主机集群下新建主机。该接口于2024年09月30日后不再维护，推荐使用新版新建主机（CreateHost）接口。 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v2/host-groups/{group_id}/hosts 表1 路径参数 参数 是否必选

查看更多 →

主机管理 新建主机 查询主机列表 查询主机详情 修改主机 删除主机 新建主机 （推荐） 查询主机列表 （推荐） 查询主机详情 （推荐） 编辑主机集群下主机信息 删除主机集群下主机 批量复制主机至目标主机集群 批量删除主机集群下的主机 父主题： API

查看更多 →

主机管理 主机/代理机连通性验证问题排查方法有哪些？ 应用部署失败，日志显示在“tomcat | Download War in url path”出现错误，怎样处理？ 为什么同样的应用在CentOS系统主机上部署成功但在Ubuntu系统主机上却失败？ 没有连通性验证成功的主机和环境，怎样处理？

查看更多 →

主机指纹 采集主机资产指纹 查看主机资产指纹 查看资产历史变动记录 父主题： 资产管理

查看更多 →

主机管理 查看主机防护状态 导出主机列表 切换主机防护配额版本 部署防护策略 管理服务器组 管理服务器重要性 忽略服务器 关闭主机防护 父主题： 资产管理

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 →

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 →

GPU卡 GPU时钟频率 cce_gpu_memory_clock GPU卡 GPU显存频率 cce_gpu_graphics_clock GPU卡 GPU图形处理器频率 cce_gpu_video_clock GPU卡 GPU视频处理器频率 物理状态数据 cce_gpu_temperature

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 →

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。

查看更多 →

gpu-device-plugin 插件简介 gpu-device-plugin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。 约束与限制 下载的驱动必须是后缀为“.run”的文件。 仅支持Nvidia Tesla驱动，不支持GRID驱动。

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 →

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。如果使用管理控制台提供的“远程登录”功能无法满足您的

查看更多 →

大小。 图1 业务场景 业务场景可分为：传统业务上云、大数据与 数据治理 、智慧园区、GPU与AI加速，如图1所示。 当计算资源选配超出最大值5000vCPU时，需要切换至“自定义配置”页面进行资源选购。 单击“生成推荐配置”，可为用户推荐适合业务需求的小站配置组合。 图2 生成推荐配置

查看更多 →

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。

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 →