gpuDriver gpu-driver 515.65.01（推荐） 510.47.03 470.182.03 470.57.02 gpu-driver与系统内核版本有关，请见表4。 用于升级、回滚gpu驱动，插件依赖gpu-beta版本。 系统内核与gpu-driver配套关系

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将模型复制到多个GPU上 将一个Batch的数据均分到每一个GPU上 各GPU上的模型进行前向传播，得到输出 主GPU（逻辑序号为0）收集各GPU的输出，汇总后计算损失 分发损失，各GPU各自反向传播梯度 主GPU收集梯度并更新参数，将更新后的模型参数分发到各GPU 具体流程图如下：

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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

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String 表示该镜像支持高计算性能。如果镜像支持高计算性能，则值为true，否则无需增加该属性。 __support_xen_gpu_type String 表示该镜像是支持XEN虚拟化平台下的GPU优化类型。镜像操作系统类型请参考表2。如果不支持XEN虚拟化下GPU类型，无需添加该属性

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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

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网等连接设备与 云服务器 的场景。 默认值：public。 响应参数 状态码为200时 表3 响应Body参数 参数 参数类型 描述 gpu_ip String 分配给设备使用的GPU云 服务器 的IP地址。 link_token String 设备用于连接GPU云服务器的认证凭据。 task_id

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请确保添加的设备ID不重复。 单击“下一步：添加云服务器”。 添加云服务器。 添加GPU加速型云服务器，该云服务器用于部署应用，提供计算、图形实时渲染等功能。 部署云服务器：选择用于部署应用的云服务器。 新建：购买新的GPU加速型云服务器。 纳管：将在E CS 页面创建的GPU加速型云服务器纳入到VR云渲游平台管理。

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实例的GPU/NPU的平均利用率低于50%时，在训练作业列表中会进行告警提示。 图2 作业列表显示作业资源利用率情况 此处的作业资源利用率只涉及GPU和NPU资源。作业worker-0实例的GPU/NPU平均利用率计算方法：将作业worker-0实例的各个GPU/NPU加速卡每个时间点的利用率汇总取平均值。

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2 GB; 1 135 弹性云服务器 2 X86计算 | GPU加速型 | g6.4xlarge.4 | 16核 | 64GB | 加速卡：1 * NVIDIA T4 / 1 * 16G; CentOS | CentOS 7.9 64bit for GPU; 通用型SSD | 40GB;

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安装并配置GPU驱动 背景信息 对于使用GPU的边缘节点，在纳管边缘节点前，需要安装并配置GPU驱动。 IEF当前支持Nvidia Tesla系列P4、P40、T4等型号GPU，支持CUDA Toolkit 8.0至10.0版本对应的驱动。 操作步骤 安装GPU驱动。 下载GPU驱动，推荐驱动链接：

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安装并配置GPU驱动 背景信息 对于使用GPU的边缘节点，在纳管边缘节点前，需要安装并配置GPU驱动。 IEF当前支持Nvidia Tesla系列P4、P40、T4等型号GPU，支持CUDA Toolkit 8.0至10.0版本对应的驱动。 操作步骤 安装GPU驱动。 下载GPU驱动，推荐驱动链接：

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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。

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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

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设备。 init容器不支持使用GPU虚拟化资源。 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

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创建集群，由集群管理节点为用户终端设备（如头显）调度GPU云服务器资源，并监控GPU云服务器上报的运行状态与体验数据。 操作步骤 登录控制台，在服务列表中选择“计算 > VR云渲游平台”。 在左侧导航栏，选择“集群管理”。 单击右上角的“创建集群”。 图1 集群管理 根据界面提示填写待创建集群参数信息。 图2 创建集群

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ver对应的裸金属服务器，后续挂载磁盘、绑定弹性网络IP等操作可在BMS服务控制台上完成。 xPU xPU泛指GPU和NPU。 GPU，即图形处理器，主要用于加速深度学习模型的训练和推理。 NPU，即神经网络处理器，是专门为加速神经网络计算而设计的硬件。与GPU相比，NPU在神经

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配置CRL服务器对接参数 前提条件 已具备创建、修改、查询和删除CRL服务器设置的权限。 已获取CRL服务器的相关信息，如服务器IP地址、服务器端口、用户名、用户名对应密码和校验服务器使用的信任证书等。 操作步骤 在主菜单中选择“系统 > 关于 > CA代理服务”。 在左侧导航树中选择“CRL服务器对接配置”。

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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。

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sinfo 每次调度节点服务器重启后，需登录调度节点({ecs_name}-00)云服务器，输入用户名root以及密码进入云服务器，输入以上命令启动服务。 图4 Slurm配置成功 如果NODELIST中无节点，可登录到计算节点上开启slurmd服务。命令如下： #开启node1节点slurmd服务

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资源和成本规划 表1 资源和成本规划 云服务 规格 数量 计费模式 每月费用 说明 弹性云服务器 规格: X86计算 | GPU加速型 | pi2.8xlarge.4 | 32核 | 128GB 镜像: CentOS | CentOS 8.2 64bit with GRID Driver

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用户提供更加便捷、高效的GPU计算服务，有效承载AI模型推理、AI模型训练、音视频加速生产、图形图像加速等加速工作负载。 GPU函数主要使用于：仿真、模拟、科学计算、音视频、AI和图像处理等场景下，使用GPU硬件加速，从而提高业务处理效率。 表1 GPU函数规格 卡型 vGPU 显存（GB）

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