，依托华为在处理器、GPU等领域多年技术积累，针对3D应用云流化以及强交互类VR场景，面向教育培训、文化旅游、医疗健康、工业制造、游戏娱乐等行业，使用云渲染流化技术实现3D及VR内容云上实时渲染、编码、推流并提供端侧接入SDK。平台具备对GPU加速型 云服务器 、连接设备、应用等进行

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程制图。 推荐使用GPU加速型弹性云 服务器 ，基于NVIDIA Tesla M60硬件虚拟化技术，提供较为经济的图形加速能力。能够支持DirectX、OpenGL，可以提供最大显存1GiB、分辨率为4096×2160的图形图像处理能力。 更多信息，请参见GPU加速型。 数据分析 处

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执行reboot命令，重启服务器。 （可选）GPU加速型弹性云服务器结果验证 对于GPU加速型弹性云服务器，在安装完图形化界面后，可通过如下操作验证驱动是否正常工作。 登录管理控制台。 为弹性云服务器配置安全组。 单击弹性云服务器名称，查看弹性云服务器详情，在弹性云服务器详情页面，选择“安全组”。

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弹性云服务器当前支持的基础监控指标 弹性云服务器操作系统监控的监控指标（安装Agent） 弹性云服务器进程监控的监控指标（安装Agent） GPU加速型实例安装GPU监控插件（Linux，公测） 如何自定义弹性云服务器告警规则 如何查看弹性云服务器运行状态进行日常监控 一键告警 弹性云服务器运行在物理机上，虽

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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 GA CS 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

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（推荐）自动安装GPU加速型ECS的GPU驱动（Windows） 操作场景 在使用GPU加速型实例时，需确保实例已安装GPU驱动，否则无法获得相应的GPU加速能力。 本节内容介绍如何在GPU加速型Windows实例上通过脚本自动安装GPU驱动。 使用须知 如果GPU加速型实例已安装G

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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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打包的APK。此时，头显将连接至VR云渲游平台并接入分配的GPU云服务器，头显中呈现GPU云服务器内实时渲染的VR应用画面。 前提条件： 已在VR云渲游平台成功创建应用。 已完成安装客户端操作。 创建的GPU加速型云服务器为“闲置”状态。 Android SDK集成开发 在用户终

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在应用列表中，查看需添加云服务器的应用，单击“添加云服务器”。 图1 添加云服务器 添加云服务器。 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ECS页面创建的GPU加速型云服务器纳入到VR云渲游平台管理。 支持纳管的云服务器必须满足以下条件：

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，4k。 默认值：1080p。 gpu_ip_type 否 String 分配给设备使用的GPU云服务器的IP类型。 public：表示响应的gpu_ip的IP地址为公网，适用于使用公网连接设备与云服务器的场景。 private: 表示响应的gpu_ip的IP地址为私网，适用于使

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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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选择GPU节点驱动版本 使用GPU加速型云服务器时，需要安装正确的Nvidia基础设施软件，才可以使用GPU实现计算加速功能。在使用GPU前，您需要根据GPU型号，选择兼容配套软件包并安装。 本文将介绍如何选择GPU节点的驱动版本及配套的CUDA Toolkit。 如何选择GPU节点驱动版本

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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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技术原理 下图展示在 app 中集成视频通话的基本工作流程： 图2-1技术原理

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从工具箱中拖入框架、服务、数据库、组件等等技术元素对象到技术模型图中，从工程树上引用逻辑模型中定义的涉及关键技术的逻辑对象“功能服务APIGW”，建立如下图所示技术部件和技术栈逻辑对象关联的模型结构： 如果当技术模型设计图形比较复杂时，可以参考逻辑模型中的分层结构，创建多个技术模型，分解来画各功能和特性之间的结构关系。

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技术架构 创建技术架构 复制技术架构 创建技术适配器 父主题： 信息架构

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T4 GPU设备显示异常 问题描述 使用NVIDIA Tesla T4 GPU的云服务器，例如Pi2或G6规格，执行nvidia-smi命令查看GPU使用情况时，显示如下： No devices were found 原因分析 NVIDIA Tesla T4 GPU是NVIDIA的新版本，默认使用并开启GSP

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手动安装GPU加速型ECS的Tesla驱动 操作场景 GPU加速型云服务器，需要安装Tesla驱动和CUDA工具包以实现计算加速功能。 使用公共镜像创建的计算加速型（P系列）实例默认已安装特定版本的Tesla驱动。 使用私有镜像创建的GPU加速型云服务器，需在创建完成后安装Tesla驱动，否则无法实现计算加速功能。

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采集方式（Windows）：通过调用GPU卡的nvml.dll库获取。 0-100% 云服务器 云服务器 - GPU 1分钟 gpu_usage_gpu (Agent) GPU使用率 该指标用于统计测量对象当前的GPU使用率。 单位：百分比 采集方式（Linux）：通过调用GPU卡的libnvidia-ml

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multi-user.target 执行以下命令，重启弹性云服务器。 reboot （可选）安装GPU驱动。 您可以使用CUDA Toolkit安装包中自带的GPU驱动，或者单独下载配套的GPU驱动版本。如无特殊要求，推荐您安装前提条件中提供的GPU驱动版本“NVIDIA-Linux-x86_64-375

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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

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