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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删除：选择供应商 -> 选择供应商工厂 -> 单击“删除”按钮，弹出删除对话框 -> 单击“是”；系统支持批量删除； 图9 供应商工厂 供应商用户 【功能说明】 维护供应商用户或华为在供应商的驻厂用户 【操作步骤】 新增：选择供应商 -> 单击“新增”按钮 -> 添加供应商用户 ->

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再分配给具体的供应商用户。详细介绍见供应商角色 供应商用户 各供应商登录到供应商协同平台的用户，需要由企业统一创建和管理。详细介绍见供应商用户 供应商注册资料列表 供应商注册资料的列表，包含当前用户查询权限范围内的所有供应商注册资料；详细介绍见供应商注册资料 供应商协同用户 在供

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供应商信息 这里维护的供应商信息，会在采购订单、委外订单处使用并且可在工装和设备档案中使用 基本信息 单击菜单列表中基础建模下的供应商信息，右侧出现供应商信息，维护供应商基本信息 图1 供应商信息 图2 新增供应商信息 供应商类别 当供应商类别为委外供应商时，可在工序委外和工单委外中选择供应商；

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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 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 父主题： 调度

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设置供应商配置 功能介绍 设置供应商配置 URI PUT /v1/{project_id}/system/vendor-config 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 华为云项目ID，您可以从获取项目ID中获取。 最小长度：1

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怎样查看GPU加速型 云服务器 的GPU使用率？ 问题描述 Windows Server 2012和Windows Server 2016操作系统的GPU加速型云 服务器 无法从任务管理器查看GPU使用率。 本节操作介绍了两种查看GPU使用率的方法，方法一是在cmd窗口执行命令查看GPU使用

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供应商备货（PDA） 【功能说明】 PDA扫描采购订单启动的批号，自动创建采购送货单并绑定 【操作步骤】 供应商备货：操作类型选择备货 -> 扫描小包/外箱，系统自动生成送货单号、送货单明细、明细批号信息； 图1 供应商备货 撤销备货：操作类型选择撤销 -> 输入要撤销的小包/外

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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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际情况修改供应商名称、供应商描述、供应商类型等参数信息。 删除供应商 单击待删除的供应商记录“操作”列的“删除”，删除供应商。 导出供应商 单击“导出”，系统当中存在的供应商信息将导出为Excel文件保存到本地。 查询供应商 在供应商列表上方输入“公司编号”、“供应商代码”或“供

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单击“提交”。 供应商相关操作 供应商添加完成后，您还可以进行如表2所示的操作。 表2 供应商相关操作 操作 描述 编辑供应商 在“供应商管理”页面，单击待编辑的供应商记录“操作”列的“编辑”，根据实际情况修改供应商名称、供应商描述、供应商类型等参数信息。 删除供应商 在“供应商管理”页

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供应商管理 获取供应商列表 父主题： 资产市场

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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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GPU驱动或GPU设备存在异常，请根据GPU设备所在的节点类型（ECS或BMS），联系对应的客服进行处理。 GPU设备DBE错误与SBE错误总数过高 GPU驱动或GPU设备存在异常，请根据GPU设备所在的节点类型（ECS或BMS），联系对应的客服进行处理。 GPU设备存在Uncorrectable

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GPU调度概述 工作负载支持使用节点GPU资源，GPU资源使用可以分为如下两种模式： GPU静态分配（共享/独享）：按比例给Pod分配GPU显卡资源，支持独享（分配单张/多张显卡）和共享（部分显卡）方式。 GPU虚拟化：UCS On Premises GPU采用xGPU虚拟化技术

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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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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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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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提供高性能计算能力和优秀的性价比。P2vs型 弹性云服务器 支持GPU NVLink技术，实现GPU之间的直接通信，提升GPU之间的数据传输效率。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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GPU负载 使用Tensorflow训练神经网络 使用Nvidia-smi工具

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