主机管理 新建主机 查询主机列表 查询主机详情 修改主机 删除主机 新建主机 （推荐） 查询主机列表 （推荐） 查询主机详情 （推荐） 编辑主机集群下主机信息 删除主机集群下主机 批量复制主机至目标主机集群 批量删除主机集群下的主机 父主题： API

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主机指纹 采集主机资产指纹 查看主机资产指纹 查看资产历史变动记录 父主题： 资产管理

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主机管理 查看主机防护状态 导出主机列表 切换主机防护配额版本 部署防护策略 管理 服务器 组 管理服务器重要性 忽略服务器 关闭主机防护 父主题： 资产管理

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主机管理 主机/代理机连通性验证问题排查方法有哪些？ 应用部署失败，日志显示在“tomcat | Download War in url path”出现错误，怎样处理？ 为什么同样的应用在CentOS系统主机上部署成功但在Ubuntu系统主机上却失败？ 没有连通性验证成功的主机和环境，怎样处理？

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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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应用GPU资源调度方式 IEF支持多应用共享的方式使用GPU显卡。 IEF支持单个应用使用多个GPU显卡。 GPU资源调度基于GPU显存容量，调度采用GPU显存预分配方式而非实时GPU显存资源。 当应用需要使用的GPU显存资源小于单个GPU卡显存时，支持以共享方式进行资源调度，对

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GPU卡 GPU时钟频率 cce_gpu_memory_clock GPU卡 GPU显存频率 cce_gpu_graphics_clock GPU卡 GPU图形处理器频率 cce_gpu_video_clock GPU卡 GPU视频处理器频率 物理状态数据 cce_gpu_temperature

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gpu-device-plugin 插件简介 gpu-device-plugin插件是支持在容器中使用GPU显卡的设备管理插件，集群中使用GPU节点时必须安装本插件。 约束与限制 下载的驱动必须是后缀为“.run”的文件。 仅支持Nvidia Tesla驱动，不支持GRID驱动。

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GPU实例故障自诊断 GPU实例故障，如果已安装GPU监控的CES Agent，当GPU服务器出现异常时则会产生事件通知，可以及时发现问题避免造成用户损失。如果没有安装CES Agent，只能依赖用户对故障的监控情况，发现故障后及时联系技术支持处理。 GPU实例故障处理流程 GPU实例故障分类列表

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CCE AI套件（NVIDIA GPU） 插件介绍 CCE AI套件（NVIDIA GPU）插件是支持在容器中使用GPU显卡的设备管理插件，集群中使用GPU节点时必须安装本插件。 字段说明 表1 参数描述 参数 是否必选 参数类型 描述 basic 是 object 插件基础配置参数。

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GPU插件检查异常处理 检查项内容 检查到本次升级涉及GPU插件，可能影响新建GPU节点时GPU驱动的安装。 解决方案 由于当前GPU插件的驱动配置由您自行配置，需要您验证两者的兼容性。建议您在测试环境验证安装升级目标版本的GPU插件，并配置当前GPU驱动后，测试创建节点是否正常使用。

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GPU虚拟化概述 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。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。

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如何避免非GPU/NPU负载调度到GPU/NPU节点？ 问题现象 当集群中存在GPU/NPU节点和普通节点混合使用的场景时，普通工作负载也可以调度到GPU/NPU节点上，可能出现GPU/NPU资源未充分利用的情况。 问题原因 由于GPU/NPU节点同样提供CPU、内存资源，在一般

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批量复制主机至目标主机集群 功能介绍 批量复制主机至目标主机集群。 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v1/resources/host-groups/{group_id}/hosts/replication 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 group_id

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批量删除主机集群下的主机 功能介绍 批量删除主机集群下的主机。 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v1/resources/host-groups/{group_id}/hosts/batch-delete 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 group_id

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一台绑定公网IP的“Windows代理主机”。 一台具备访问公网能力的“Windows目标主机A”。 “Windows代理主机”与“Windows目标主机A”在同一VPC。 操作步骤 配置主机网络。 参考Windows系统主机配置在“Windows代理主机”和“Windows目标主机A”上完成主机网络配置。

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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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CUDA和CUDNN Vnt1机型软件版本建议：gpu driver version : 440.95.01 gpu driver version : 440.95.01（GPU驱动在宿主机中安装，镜像中无需安装） cuda runtime version : 10.2（PyTorch自带，无需关心）

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使用限制 弹性伸缩服务自动创建的云服务器不会调度到专属主机上，但是对专属主机上创建的云服务器手动添加到弹性伸缩组不做功能限制。 只支持按需付费的公共云服务器迁移到专属主机上。 带本地盘、GPU等特殊云服务器不支持在专属主机之间以及公共池与专属主机之间迁移。

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兼容Kubernetes默认GPU调度模式 开启GPU虚拟化后，默认该GPU节点不再支持使用Kubernetes默认GPU调度模式的工作负载，即不再支持使用nvidia.com/gpu资源的工作负载。如果您在集群中已使用nvidia.com/gpu资源的工作负载，可在gpu-device-p

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置为GPU插件配置中指定的版本。 如果需要稳定升级GPU节点驱动，推荐使用通过节点池升级节点的GPU驱动版本。 前提条件 需要使用kubectl连接到集群，详情请参见通过kubectl连接集群。 操作步骤 如果您需要使用指定的NVIDIA驱动版本，可以在节点安装新版本GPU驱动，操作步骤如下：

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