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

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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

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参数 说明 主机配额 主机资产支持防护的最大主机数量。 请根据当前账户下所有主机资产总数设置配额数，可设置最大主机配额需等于或大于当前账户下主机总数量，且不支持减少。 主机配额最大限制如下： 当前账户下主机总数量≤10台：主机配额最大限制为100台。 当前账户下主机总数量>10台

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批量删除主机集群下的主机 功能介绍 批量删除主机集群下的主机。 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v1/resources/host-groups/{group_id}/hosts/batch-delete 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 group_id

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批量复制主机至目标主机集群 功能介绍 批量复制主机至目标主机集群。 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v1/resources/host-groups/{group_id}/hosts/replication 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 group_id

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一台绑定公网IP的“Windows代理主机”。 一台具备访问公网能力的“Windows目标主机A”。 “Windows代理主机”与“Windows目标主机A”在同一VPC。 操作步骤 配置主机网络。 参考Windows系统主机配置在“Windows代理主机”和“Windows目标主机A”上完成主机网络配置。

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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

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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

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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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安装nvidia-fabricmanager服务 A100/A800 GPU支持 NvLink & NvSwitch，若您使用多GPU卡的机型，需额外安装与驱动版本对应的nvidia-fabricmanager服务使GPU卡间能够互联，否则可能无法正常使用GPU实例。 本文以驱动版本470.103

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/nvidia-smi 若能正常返回GPU信息，说明设备可用，插件安装成功。 GPU驱动支持列表 当前GPU驱动支持列表仅针对1.2.28及以上版本的GPU插件。 如果您需要安装最新版本的GPU驱动，请将您的GPU插件升级到最新版本。 表2 GPU驱动支持列表 GPU型号 支持集群类型 机型规格

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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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使用限制 弹性伸缩服务自动创建的 云服务器 不会调度到专属主机上，但是对专属主机上创建的云服务器手动添加到弹性伸缩组不做功能限制。 只支持按需付费的公共云服务器迁移到专属主机上。 带本地盘、GPU等特殊云服务器不支持在专属主机之间以及公共池与专属主机之间迁移。

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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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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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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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hostID 主机ID。 mountPoint 挂载点。 nameSpace 集群的命名空间。 nodeIP 主机IP。 nodeName 主机名称。 主机指标 clusterId 集群ID。 clusterName 集群名称。 gpuName GPU名称。 gpuID GPU ID。

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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

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CUDA和CUDNN 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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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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