制作 自定义镜像 并用于训练（Pytorch+CPU/GPU）：本案例介绍如何从0到1制作镜像，并使用该镜像在ModelArts平台上进行训练。镜像中使用的AI引擎是Pytorch，训练使用的资源是CPU或GPU。 示例：从 0 到 1 制作自定义镜像并用于训练（MPI+CPU/GPU）：本案例介绍如何从0到

查看更多 →

other_used_memory：其他已使用的内存大小。 gpu_max_dynamic_memory：GPU内存最大值。 gpu_dynamic_used_memory：当前GPU可用内存和当前临时GPU内存之和。 gpu_dynamic_peak_memory：GPU内存使用的最大内存。 pooler

查看更多 →

other_used_memory：其他已使用的内存大小。 gpu_max_dynamic_memory：GPU内存最大值。 gpu_dynamic_used_memory：当前GPU可用内存和当前临时GPU内存之和。 gpu_dynamic_peak_memory：GPU内存使用的最大内存。 pooler

查看更多 →

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

查看更多 →

other_used_memory：其他已使用的内存大小。 gpu_max_dynamic_memory：GPU最大动态内存。 gpu_dynamic_used_memory：GPU已使用的动态内存。 gpu_dynamic_peak_memory：GPU内存的动态峰值。 pooler_conn_memory：链接池申请内存计数。

查看更多 →

other_used_memory：其他已使用的内存大小。 gpu_max_dynamic_memory：GPU最大动态内存。 gpu_dynamic_used_memory：GPU已使用的动态内存。 gpu_dynamic_peak_memory：GPU内存的动态峰值。 pooler_conn_memory：连接池申请内存计数。

查看更多 →

String 计算机架构。 enable_gpu Boolean 是否使用GPU。 enable_npu Boolean 是否使用NPU。 memory Integer 内存大小。 gpu_info Array of GpuInfo objects GPU信息。 npu_info Array

查看更多 →

1-cudnn7-ubuntu18.04 GPU算法开发和训练基础镜像，预置AI引擎MindSpore-GPU GPU 是 是 rlstudio1.0.0-ray1.3.0-cuda10.1-ubuntu18.04 CPU、GPU强化学习算法开发和训练基础镜像，预置AI引擎 CPU/GPU 是 是 mindquantum0

查看更多 →

ERROR：执行nvidia-smi存在S RAM 的ECC错误（V100显卡） 如何处理GPU掉卡，执行lspci | grep -i nvidia命令找不到显卡或显卡显示rev ff 如何处理GPU散热异常，执行nvidia-smi命令发现温度过高 如何处理驱动安装报错“Unable

查看更多 →

p3 服务器 安装NVIDIA GPU驱动和CUDA工具包 操作场景 GPU加速型p3（physical.p3.large规格） 裸金属服务器 创建成功后，需安装NVIDIA GPU驱动和CUDA工具包，从而实现计算加速功能。 前提条件 已绑定弹性公网IP。 已下载对应操作系统所需驱动的安装包。

查看更多 →

other_used_memory：其他已使用的内存大小。 gpu_max_dynamic_memory：GPU内存最大值。 gpu_dynamic_used_memory：当前GPU可用内存和当前临时GPU内存之和。 gpu_dynamic_peak_memory：GPU内存使用的最大内存。 pooler

查看更多 →

p1服务器安装NVIDIA GPU驱动和CUDA工具包 操作场景 GPU加速型p1（physical.p1.large规格）裸金属服务器创建成功后，需安装NVIDIA GPU驱动和CUDA工具包，从而实现计算加速功能。 前提条件 已绑定弹性公网IP。 已下载对应操作系统所需驱动的安装包。

查看更多 →

cuda(args.gpu) torch.cuda.set_device(args.gpu) torch.cuda.is_available() 迁移后： model.npu(args.gpu) torch_npu.npu.set_device(args.gpu) torch_npu

查看更多 →

在触发调用后立即得到返回，从而不因长耗时处理阻塞业务主逻辑的执行。 实时感知任务状态 无 并行处理 离线GPU任务需要处理大量数据，对GPU资源供给要求高，通过API调用并行运行加快处理速度。 数据源集成 离线GPU任务对数据源的需求多种多样，处理过程中需要与多种存储产品（例如 对象存储OBS ）和多种消息产品（例如消息队列）进行频繁交互。

查看更多 →

pci_passthrough:enable_gpu String 显卡是否直通。 值为“true”，表示GPU直通。 pci_passthrough:gpu_specs String G1型和G2型 云服务器 应用的技术，包括GPU虚拟化和GPU直通。 如果该规格的云服务器使用GPU虚拟化技术，且GPU卡的型号为M

查看更多 →

，用户可以基于这些基础镜像构建自定义镜像，用于部署推理服务。 X86架构（CPU/GPU）的推理基础镜像 表1 TensorFlow AI引擎版本 支持的运行环境 URI 2.1.0 CPU GPU(cuda10.1) swr.{region_id}.myhuaweicloud.

查看更多 →

点剩余核数大小。 gpu 否 Number 所需GPU卡数量，仅数字，无单位。此处填写 "数字"。 数字支持小数。（注：一般GPU推荐整数） 例如，需要1个GPU显卡，则此处可填写为 "1" 。 resources: gpu: 1 须知： 请确保请求GPU卡数，小于容器集群中最大GPU节点剩余数大小。

查看更多 →

已配置委托，配置方法参考如何配置委托？。 实例已安装对应驱动。 GPU加速型实例：已安装GPU驱动。 未安装GPU驱动的云服务器不支持采集GPU指标数据及上报事件。 如果您的 弹性云服务器 未安装GPU驱动，可参见（推荐）GPU加速型实例自动安装GPU驱动（Linux）。 AI加速型实例：已安装NPU驱动

查看更多 →

硬盘 >= 1GB GPU（可选） 同一个边缘节点上的GPU型号必须相同。 说明： 当前支持Nvidia 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

查看更多 →

cuda11.6 版本开发，使用其他版本的 cuda 请考虑使用自定义镜像函数。 定制运行时函数，可以在设置->常规设置中，启用 GPU。 图1 启用GPU 父主题： 部署方式

查看更多 →

CPU：CPU使用率（cpuUsage）百分比（Percent）。 MEM：物理内存使用率（memUsage）百分比（Percent）。 GPU：GPU使用率（gpuUtil）百分比（Percent）。 GPU_MEM：显存使用率（gpuMemUsage）百分比（Percent）。 父主题： 查看作业详情

查看更多 →