GPU推理业务迁移至昇腾的通用指导 简介 昇腾迁移快速入门案例 迁移评估 环境准备 模型适配 精度校验 性能调优 迁移过程使用工具概览 常见问题 父主题： GPU业务迁移至昇腾训练推理

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Ubuntu内核与GPU驱动兼容性提醒 检查项内容 检查到集群中同时使用GPU插件和Ubuntu节点，提醒客户存在可能的兼容性问题。当Ubuntu内核版本在5.15.0-113-generic上时，GPU插件必须使用535.161.08及以上的驱动版本。 解决方案 您在升级后新创

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面。 执行如下命令查看GPU使用情况。 nvidia-smi 查看当前Notebook实例中有哪些进程使用GPU。 方法一： python /modelarts/tools/gpu_processes.py 如果当前进程使用GPU 如果当前没有进程使用GPU 方法二： 打开文件“

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部署GPU服务支持的Cuda版本是多少？ 默认支持Cuda版本为10.2，如果需要更高的版本，可以提工单申请技术支持。 父主题： 功能咨询

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main_worker(args.gpu, ngpus_per_node, args) def main_worker(gpu, ngpus_per_node, args): global best_acc1 args.gpu = gpu if args.gpu is not

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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驱动显示正常

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在ModelArts Standard上运行GPU训练任务的场景介绍 不同AI模型训练所需要的数据量和算力不同，在训练时选择合适的存储及训练方案可提升模型训练效率与资源性价比。ModelArts Standard支持单机单卡、单机多卡和多机多卡的训练场景，满足不同AI模型训练的要求。

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服务质量优先，服务成本次优 预留GPU实例的计费周期不同于按量GPU实例，预留GPU实例是以实例存活生命周期进行计费，而不考虑实例的活跃与闲置（不按请求计费）。因此，相较于按量GPU实例，总体使用成本较高，但相较于长期自建GPU集群，降本幅度达50%以上。 规格最优 函数计算平台提供的GPU实例规格，

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/内存/磁盘容量/磁盘IOPS/GPU/GPU缓存使用率过高 检测：通过AOM监控CCE节点的CPU/内存/磁盘容量/磁盘IOPS/GPU/GPU缓存使用率。 恢复： 根据业务情况，手工变更节点规格或增加节点数量。 CCE工作负载的CPU /内存/GPU/GPU缓存使用率过高 检测：通过

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。 如果您的弹性云 服务器 未安装GPU驱动，可参见（推荐）自动安装GPU加速型E CS 的GPU驱动（Windows）。 安装GPU驱动需使用默认路径。 GPU驱动安装完后，需重启GPU加速型实例，否则可能导致采集GPU指标及上报GPU事件失败。 GPU驱动正常安装后，最多10分钟将在控制台看到采集到的GPU指标数据。

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本章节介绍什么是准实时推理场景，以及如何使用GPU按量实例和如何基于GPU按量实例构建使用成本较低的准实时推理服务。 特征 在准实时推理应用场景中，工作负载具有以下一个或多个特征： 调用稀疏 日均调用几次到几万次，日均GPU实际使用时长远低于6~10小时，GPU存在大量闲置。 单次处理耗时长

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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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rfile文件内容： FROM tensorflow/tensorflow:1.15.0-gpu ADD gpu-demo /home/project/gpu-demo 其中ADD将gpu-demo工程拷贝到镜像的/home/project目录下，可以根据自己需要修改。 执行docker

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GP Ant8，包含8张GPU卡以及8张RoCE网卡。 关于Ant8 裸金属服务器 的购买，可以在华为云官网提工单至ModelArts云服务， 完成资源的申请。 步骤1 安装模型 安装Megatron-DeepSpeed框架。 使用root用户SSH的方式登录GPU裸金属服务器。具体登录

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Integer 指定容器可使用的GPU显卡。 为容器分第一张显卡： GPU_IDX=0 GPU_CONTAINER_MEM Integer 设置容器内可使用的显存大小，单位 MiB。 为容器分配的显存大小为5120MiB： GPU_CONTAINER_MEM=5120 GPU_CONTAINER_QUOTA_PERCENT

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error较多，继续诊断是否达到换卡条件： 执行nvidia-smi –r命令，重置GPU。 执行nvidia-smi --query-retired-pages=gpu_name,gpu_bus_id,gpu_serial,retired_pages.cause,retired_pages

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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.so.1库文件获取。 采集方式（Windows）：通过调用GPU卡的nvml

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对于使用第三方VR运行环境（如SteamVR）的用户，GPU云服务器创建完成或重启后，建议用户在连接头显设备前先进行房间设置，即登录GPU 云服务器配置 环境，包括设置默认身高等操作。 前提条件 已在VR云渲游平台成功创建应用。 创建的GPU加速型云服务器为“闲置”状态。 操作步骤 获取GPU云服务器的弹性公网IP。

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${flagstat-file} CPU、内存和GPU CPU架构：X86 CPU需求：0.1 Memory：0.1 GPU类型：无 GPU需求：0 CPU架构：X86 CPU需求：16 Memory：10 GPU类型：无 GPU需求：0 输入参数 参数1 参数名称：fastq-file1

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已使用内存，单位MB。 cpu_memory_total Integer 总内存，单位MB。 gpu_usage Float 已使用GPU个数。 gpu_total Float 总GPU个数。 表3 edge monitor结构 参数 参数类型 描述 node_id String

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动的公共镜像，或使用驱动自动安装脚本安装驱动。 GPU加速型实例自动安装GPU驱动（Linux） GPU加速型实例自动安装GPU驱动（Windows） 如果用户已安装驱动，但驱动不匹配使用场景，请卸载驱动后重新安装。请参考安装GPU驱动。 父主题： 非硬件故障自恢复处理方法

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