GPU负载 使用Tensorflow训练神经网络 使用Nvidia-smi工具

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概述 Serverless GPU是一种高度灵活、高效利用、按需分配GPU计算资源的新兴云计算服务。GPU能力Serverless化，通过提供一种按需分配的GPU计算资源，在一定范围内有效地解决原有GPU长驻使用方式导致的低资源利用率、高使用成本和低弹性能力等痛点问题。本文将介绍Serverless

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注意事项 逻辑操作符只允许boolean类型参与运算，不支持隐式类型转换。 算术运算符 算术运算符包括双目运算符与单目运算符，这些运算符都将返回数字类型。Flink SQL所支持的算术运算符如表3所示。 表3 算术运算符 运算符 返回类型 描述 + numeric 所有数字类型

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注意事项 逻辑操作符只允许boolean类型参与运算，不支持隐式类型转换。 算术运算符 算术运算符包括双目运算符与单目运算符，这些运算符都将返回数字类型。Flink SQL所支持的算术运算符如表3所示。 表3 算术运算符 运算符 返回类型 描述 + numeric 所有数字类型

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注意事项 逻辑操作符只允许boolean类型参与运算，不支持隐式类型转换。 算术运算符 算术运算符包括双目运算符与单目运算符，这些运算符都将返回数字类型。Flink SQL所支持的算术运算符如表3所示。 表3 算术运算符 运算符 返回类型 描述 + numeric 所有数字类型

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GPU A系列裸金属 服务器 没有任务，GPU被占用问题 问题现象 服务器没有任务，但GPU显示被占用。 图1 显卡运行状态 处理方法 nvidia-smi -pm 1 父主题： FAQ

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Turbo（在弹性文件服务控制台创建SFS Turbo）。 “云上挂载路径”：默认为/home/ma-user/work/。 “子目录挂载”：选择SFS Turbo的存储位置。 “挂载方式”：当用户配置了文件夹控制权限，则显示此参数。根据SFS Turbo存储位置的权限显示“读写”或“只读”。

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若A不为UNKNOWN，则返回TRUE。 逻辑操作符只允许boolean类型参与运算，不支持隐式类型转换。 算术运算符 算术运算符包括双目运算符与单目运算符，这些运算符都将返回数字类型。Flink SQL所支持的算术运算符如表3所示。 表3 算术运算符 运算符 返回类型 描述 + numeric 所有数字类型

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注意事项 逻辑操作符只允许boolean类型参与运算，不支持隐式类型转换。 算术运算符 算术运算符包括双目运算符与单目运算符，这些运算符都将返回数字类型。Flink SQL所支持的算术运算符如表3所示。 表3 算术运算符 运算符 返回类型 描述 + numeric 所有数字类型

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搜索运算符 您可以使用AND和OR运算符或其组合来组成复杂的搜索查询，例如class:foo AND (method:bar OR method:baz)。 运算符 语法 描述 “AND” “AND”, “&”, “&&”, (“空格”字符) SmartSearch将定位与每个查

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若A不为UNKNOWN，则返回TRUE。 逻辑操作符只允许boolean类型参与运算，不支持隐式类型转换。 算术运算符 算术运算符包括双目运算符与单目运算符，这些运算符都将返回数字类型。Flink SQL所支持的算术运算符如表3所示。 表3 算术运算符 运算符 返回类型 描述 + numeric 所有数字类型

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根据创建外表时所规划的导出模式判断，是否为Local模式。 - 启动GDS。 若规划的导出模式为Remote模式，需在数据服务器上安装配置并启动GDS。 详细内容请参见安装配置和启动GDS。 - 创建外表。 创建外表用于帮助GDS指定导出的数据文件。外表中保存了导出数据文件的位置、文件格式、编码格式、数据间的分隔符等信息。

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并行处理 “并行处理”是用于创建多个并行处理分支的处理器，以便同时执行多个分支任务。后续步骤如果要使用合并的各分支执行结果，可使用“ROMA表达式”${body}引用合并结果。 配置参数 参数 说明 输出格式 合并结果的格式，当前仅支持“Json”，表示合并结果以JSON字符串的格式输出。

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GPU函数管理 Serverless GPU使用介绍 部署方式 函数模式

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GPU故障处理 前提条件 如需将GPU事件同步上报至AOM，集群中需安装云原生日志采集插件，您可前往AOM服务查看GPU插件隔离事件。 GPU插件隔离事件 当GPU显卡出现异常时，系统会将出现问题的GPU设备进行隔离，详细事件如表1所示。 表1 GPU插件隔离事件 事件原因 详细信息

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GPU驱动概述 GPU驱动概述 在使用GPU加速型实例前，请确保实例已安装GPU驱动以获得相应的GPU加速能力。 GPU加速型实例支持两种类型的驱动：GRID驱动和Tesla驱动。 当前已支持使用自动化脚本安装GPU驱动，建议优先使用自动安装方式，脚本获取以及安装指导请参考（推荐

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"result": input*input } 在函数流编排区域拖拽组件，“并行分支”节点配置如下。 图1 并行分支节点配置 函数节点配置如表2 触发器和函数所示，在3个函数节点均需配置 图2 函数节点配置 保存函数流，启动执行时，定义输入值如下所示。 { "input":3 }

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服务器配置 进行数据库的设置或连接 最高权限的设置 设定合作伙伴的系统库 服务器部署项目 重启Tomcat服务 父主题： 实施步骤

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前向兼容时需另行配置为空。 表1 兼容性配置项 兼容性配置项 兼容性行为控制 header_encoding 使用COPY FROM的BINARY模式进行导出时，二进制文件头中包含当前数据库服务端的编码信息。 空值 做前向兼容处理时配置，以原二进制格式进行导出。 copy_spe

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并行仿真 Octopus平台的并行仿真模块分为任务配置和仿真任务两部分。用户在任务配置模块，可使用自研仿真算法，根据Octopus自研仿真评测体系，从行车安全、驾驶行为、乘员舒适性等多维度测评在多种条件下的仿真场景中控制算法控制质量。在仿真任务模块，可将仿真任务运行中关键指标变化

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管理GPU加速型E CS 的GPU驱动 GPU驱动概述 Tesla驱动及CUDA工具包获取方式 （推荐）GPU加速型实例自动安装GPU驱动（Linux） （推荐）GPU加速型实例自动安装GPU驱动（Windows） 手动安装GPU加速型ECS的GRID驱动 手动安装GPU加速型ECS的Tesla驱动

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