对于输入参数，打开“并发”开关，在启动作业时，每个参数可以设置多个参数值，自动生成多个作业并发执行。并发执行的作业数为设置的参数值个数的乘积。 例如，存在输入参数a和输入参数b，在启动作业时，分别给参数a设置了2个参数值，给参数b设置了2个参数值。那么，系统将自动生成4个作业并发执行。 对于输出参数，如果镜像启动命

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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 否 String 表示该镜像是支持XEN虚拟化平台下的GPU类型。支持GPU加速型实例的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

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子可能与确定性计算存在冲突，若开启确定性计算后多次执行的结果不相同，则考虑存在这些算子。 l 否 函数示例 seed_all函数的随机数种子，取默认值即可，无须配置；第二个参数默认关闭，不开启确定性计算时也无须配置。 确定性计算是NPU的一套机制，用于保证算子的计算确定性。之所以

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图1 专业版 表1 节点规格参数说明 参数名称 参数说明 节点类型 专业版。 部署类型 KubeEdge. 节点名称 选择可部署节点。 AI加速卡 未搭载：边缘节点未使用AI加速卡时选择。 AI加速卡：支持昇腾310芯片的设备（如Atlas 300AI加速卡或Atlas 500智能

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Tesla系列P4、P40、T4等型号GPU。 含有GPU硬件的机器，作为边缘节点的时候可以不使用GPU。 如果边缘节点使用GPU，您需要在纳管前安装GPU驱动。 目前只有使用x86架构的GPU节点才能纳管到IEF中使用。 NPU（可选） 昇腾AI加速处理器。 说明： 当前支持集成了昇腾处理器的边缘节点，如Atlas

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秒级别。 功能优势 函数计算为实时推理工作负载提供以下功能优势： 预留GPU实例 函数计算平台提供了默认的按量GPU实例之外的另一种GPU使用方式——预留GPU实例。如果您希望消除冷启动延时的影响，满足实时推理业务低延迟响应的要求，可以通过配置预留GPU实例来实现。更多关于预留模式的信息，请参见预留实例管理。

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（可选）备份镜像 封装镜像后， 云服务器 关机再开机，会解封装，无法直接使用。需要重新进行云 服务器 配置及封装。如有需要，可在封装镜像前，将云服务器进行备份。 在云服务器列表页面，找到已配置完成的云服务器，选择“更多 > 关机”，关闭云服务器。 等待云服务器关机后，选择“更多 > 镜像/备份

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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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通用计算型：支持创建含CPU资源的容器实例及工作负载，适用于通用计算场景。 GPU加速型：支持创建含GPU资源的容器实例及工作负载，适用于深度学习、科学计算、视频处理等场景。 访问密钥 单击“点击上传”，上传访问密钥，在弹出的对话框中上传已下载的访问密钥（AK/SK），单击“确

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__support_agent_list String 镜像是否支持主机安全或主机监控。 hss：主机安全 ces：主机监控 取值样例： "__support_agent_list": "hss,ces" 说明： 如果查询结果无此字段，表示镜像不支持主机安全或主机监控。 __system__cmkid String

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Tesla系列P4、P40、T4等型号GPU。 含有GPU硬件的机器，作为边缘节点的时候可以不使用GPU。 如果边缘节点使用GPU，您需要在纳管前安装GPU驱动。 目前只有使用x86架构的GPU节点才能纳管到IEF中使用。 NPU（可选） 昇腾AI加速处理器。 说明： 当前支持集成了昇腾处理器的边缘节点，如Atlas

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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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计费因子：CPU、内存和GPU，不同规格的实例类型提供不同的计算、存储、GPU加速能力 按需计费 CPU：Core数量 * Core单价 * 计费时长 内存：GB数量 * GB单价 * 计费时长 GPU：GPU数量 * GPU单价 * 计费时长 请参见云容器实例价格详情中的“价格详情”。

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业务可以容忍GPU冷启动耗时，或者业务流量波形对应的冷启动概率低。 功能优势 函数计算为准实时推理工作负载提供以下功能优势： 原生Serverless使用方式 函数计算平台默认提供的按量GPU实例使用方式，会自动管理GPU计算资源。根据业务的请求数量，自动弹性GPU实例，最低0个实例，最大可配置实例数量。

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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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智慧校园（供参考） 资源名称 详细配置 数量 用途 弹性云服务器E CS 标准配置：通用计算增强型 C6 | 8核 | 8GB| 硬盘 超高IO 100GB 操作系统：CentOS 7.8 2 nginx服务器 标准配置：通用计算增强型 C6 | 8核 | 16GB| 硬盘 超高IO

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执行以下命令，查看安装结果。 lspci -d 10de: 图1 安装结果 GPU指标采集需要依赖以下驱动文件，请检查环境中对应的驱动文件是否存在。如果驱动未安装，可参见（推荐）GPU加速型实例自动安装GPU驱动（Linux）。 Linux驱动文件 nvmlUbuntuNvidiaLibraryPath

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可选云服务使用限制 CloudPond上支持的可选云服务的主要限制请参考各自云服务的产品文档。 额外限制：部分可选云服务在CloudPond上部署时，需要依赖CloudPond提供特定规格的计算资源和存储资源，具体情况请参考表2。 表2 可选云服务依赖计算资源种类 云服务名称

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登录管理控制台。 在管理控制台左上角选择区域和项目。 单击“服务列表 > 云监控服务”。 单击页面左侧的“主机监控”，进入主机监控页面。 单击弹性云服务器所在栏右侧的“更多”按钮，选择“创建告警规则”。 在“创建告警规则”界面，完成参数配置。 主题通知选择已创建的Notification主题，具体创建主题请参见创建主题。

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gpu_utilization gpu使用率。 该GPU的算力使用率。 % instance_id，gpu memory_utilization 显存使用率。 该GPU的显存使用率。 % instance_id，gpu gpu_performance gpu性能状态。 该GPU的性能状态。 - instance_id，gpu

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