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资源和成本规划
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（推荐）自动安装GPU加速型ECS的GPU驱动（Linux）
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安装GPU指标集成插件
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GPU驱动不可用
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方法一：重新启动，选择安装GPU驱动时的内核版本，即可使用GPU驱动。 在云服务器操作列下单击“远程登录 > 立即登录”。 单击远程登录操作面板上方的“发送CtrlAltDel”按钮，重启虚拟机。 然后快速刷新页面，按上下键，阻止系统继续启动，选择安装GPU驱动时的内核版本进入系统
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Kubernetes和nvidia-docker安装
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，可在云端或物理服务器上部署、扩展和管理容器化应用程序。为了在机器上成功安装Kubernetes，需要按照以下步骤： 安装nvidia-driver：nvidia-driver是NVIDIA官方提供的GPU驱动程序，它为使用NVIDIA GPU的计算机提供硬件加速的能力。从NVI
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GPU虚拟化
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GPU虚拟化概述
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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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方案概述
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如图所示。 图1 方案架构图 该解决方案会部署如下资源： 创建1个对象存储服务OBS桶，用于存储AI算法训练需要的数据，线下收集的图像数据进行标注并上传到该OBS桶；同时该OBS桶也用来存储零售算法训练的结果文件，用于最终零售智能巡店服务的部署。 按需购买计算型GPU（V100 NVLIN
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调度概述
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使用Kubernetes默认GPU调度 GPU虚拟化 GPU虚拟化能够动态对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，可以完全由用户自己定义使用的GPU量，提高GPU利用率。 GPU虚拟化 NPU调度
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最新动态
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功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 GPU加速型，新增P2s型弹性云服务器。 P2s型弹性云服务器采用NVIDIA Tesla V100 GPU，能够提供超高的通用计算能力，适用于AI深度学习、科学计算，在深度学习训练、科学计算、计算流体动力学、计算金融、地震分析、分子建模、基因组学等领域都能表现出巨大的计算优势。
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G系列弹性云服务器GPU驱动故障
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G系列弹性云服务器GPU驱动故障 问题描述 在Windows系统的G系列弹性云服务器中，无法打开NVIDIA 控制面板，GPU驱动无法使用或GPU驱动显示异常。 可能原因 GPU驱动状态异常。 处理方法 打开Windows设备管理器，在显示适配器中查看GPU驱动状态。 GPU驱动显示
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概述
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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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快速入门
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如果GPU驱动安装失败或失效，请手动安装GPU驱动，详细内容，请参见（推荐）GPU加速型实例使用脚本安装GPU驱动（Linux）或（推荐）GPU加速型实例使用脚本安装GPU驱动（Windows）。 （可选）设置“安全防护”。 选择部分操作系统的公共镜像时，系统推荐您配套使用主机安全服务（Host Security
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（推荐）自动安装GPU加速型ECS的GPU驱动（Windows）
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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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删除主机集群下主机
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删除主机集群下主机 功能介绍 根据主机id删除主机集群下主机。 调用方法 请参见如何调用API。 URI DELETE /v1/resources/host-groups/{group_id}/hosts/{host_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 group_id
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注册专业版节点（KubeEdge）
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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智能小站），如果使用昇腾310芯片，请选择“AI加速卡”。 Nvidia GPU：如果您的边缘节点搭载了Nvidia GPU显卡，请选择“Nvidia
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安装并配置GPU驱动
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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
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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
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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
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使用GPU虚拟化
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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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