GPU计算型 GPU计算单元包含的计算资源主要适用于政企用户部署GPU密集型业务到CloudPond上使用的场景，对应华为云E CS 的实例包含Pi系列，用户可根据机型规格情况选择对应的计算资源商品。具体规格请参考表1。 表1 GPU计算单元 名称 算力配置 描述 GPU计算单元-汇聚型-2Pi2

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磁盘类型跟flavor冲突时，会报磁盘类型错误。 专属主机配置。如果您需要将源端主机迁移到华为云专属主机 DeH上，可以选择绑定已有专属主机。绑定后，主机迁移工作流会在创建目的端主机的那一步自动将主机购买在您绑定的专属主机上。 在待迁移主机列表，勾选需要绑定专属主机的主机。 单击列表上方的“专属主机配置 > 绑定专属”，弹出绑定专属主机窗口。

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磁盘类型跟flavor冲突时，会报磁盘类型错误。 专属主机配置。如果您需要将源端主机迁移到华为云专属主机 DeH上，可以选择绑定已有专属主机。绑定后，主机迁移工作流会在创建目的端主机的那一步自动将主机购买在您绑定的专属主机上。 在待迁移主机列表，勾选需要绑定专属主机的主机。 单击列表上方的“专属主机配置 > 绑定专属”，弹出绑定专属主机窗口。

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GPU调度 GPU节点驱动版本 使用Kubernetes默认GPU调度 GPU虚拟化 监控GPU资源指标 CCE AI套件（NVIDIA GPU）插件使用DCGM-Exporter监控GPU指标 基于GPU监控指标的工作负载弹性伸缩配置 GPU虚拟化节点弹性伸缩配置 GPU故障处理

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运行作业不中断 步骤5 提交作业，模拟计算中断，使用断点续算模式完成计算 模拟作业中断情况：提交作业后，通过关机计算节点的方式手动中断作业，查看中断前、后作业运行时间。 执行以下命令，提交作业。 qsub job.pbs 作业运行1分30秒左右，关机作业运行的计算节点，模拟算例释放场景。 执

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创建GPU函数 GPU函数概述 自定义镜像 方式创建GPU函数 定制运行时方式创建GPU函数 父主题： 创建函数

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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。 GPU虚拟化功能优势如下： 灵活：精细配置GPU算力占比及显存大

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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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计算加速型P2vs 计算加速型P2s（主售） 计算加速型P2v 计算加速型P1 推理加速型Pi2（主售） 推理加速型Pi1 相关操作链接： 适用于GPU加速实例的镜像列表 GPU加速型实例安装GRID驱动 GPU加速型实例安装Tesla驱动及CUDA工具包 表1 GPU加速实例总览 类别

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

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GPU调度 GPU调度概述 准备GPU资源 创建GPU应用 监控GPU资源 父主题： 管理本地集群

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云数据库RDS MySQL|8.0|主备|通用型|2核4GB|SSD云盘|40G 1 470.00 云日志服务 读写流量包|100G*1 1 16.20 弹性 云服务器 X86计算 | AI加速型 | Ai1 | 4核 | 16GB | Ubuntu | Ubuntu 16.04 server

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Toolkit 是一个由 NVIDIA 提供的开源工具包，它允许您在容器化环境中利用 NVIDIA GPU 进行加速计算。工具包包括一个容器运行时库和实用程序，用于自动配置容器以利用NVIDIA GPU。 漏洞详情 表1 漏洞信息 漏洞类型 CVE-ID 漏洞级别 披露/发现时间 容器逃逸 CVE-2024-0132

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卸载GPU加速型ECS的GPU驱动 操作场景 当GPU加速型云 服务器 需手动卸载GPU驱动时，可参考本文档进行操作。 GPU驱动卸载命令与GPU驱动的安装方式和操作系统类型相关，例如： Windows操作系统卸载驱动 Linux操作系统卸载驱动 Windows操作系统卸载驱动 以Windows

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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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Pod规格计算详情请参见Pod规格计算方式。 InitContainer是一种特殊容器，在 Pod 内的应用容器启动之前运行。有关InitContainer更多解释请参见对容器进行初始化操作。 GPU加速型Pod提供3种显卡，具体的规格如下所示： 表2 GPU加速型Pod规格 显卡类型

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GPU相关问题 日志提示"No CUDA-capable device is detected" 日志提示“RuntimeError: connect() timed out” 日志提示“cuda runtime error (10) : invalid device ordinal

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计算 弹性云服务器 ECS 裸金属服务器 BMS 镜像服务 IMS 弹性伸缩 AS 父主题： SCP授权参考

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GPU日志收集上传 场景描述 当GPU出现故障，您可以通过本方案收集GPU的日志信息。本方案中生成的日志会保存在节点上，并自动上传至华为云技术支持提供的OBS桶中，日志仅用于问题定位分析，因此需要您提供AK/SK给华为云技术支持，用于授权认证。 操作步骤 获取AK/SK。该AK/SK用于后续脚本配置，做认证授权。

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监控GPU资源指标 通过Prometheus和Grafana，可以实现对GPU资源指标的观测。本文以实际示例介绍如何通过Prometheus查看集群的GPU显存的使用。 本文将通过一个示例应用演示如何监控GPU资源指标，具体步骤如下： 访问Prometheus （可选）为Prom

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