计算增值服务 鲲鹏计算移植专家服务 鲲鹏全栈调优支持服务 鲲鹏工程师培训及认证服务 鲲鹏工程师进阶培训及认证服务 鲲鹏人才培养专家进阶服务 鲲鹏物理资源服务 父主题： 上云与实施

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远程连接Windows 云服务器 报错：此计算机无法连接到远程计算机 问题描述 使用远程登录方式连接登录Windows云 服务器 时出现如下错误：此计算机无法连接到远程计算机。 图1 无法连接到远程计算机 可能原因 服务端安全组3389端口未开启。检查云服务器端口配置 服务端防火墙关闭。检查防火墙配置是否正常

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在应用列表中，查看需添加云服务器的应用，单击“添加云服务器”。 图1 添加云服务器 添加云服务器。 部署云服务器：选择用于部署应用的云服务器。 新建：购买新的GPU加速型云服务器。 纳管：将在E CS 页面创建的GPU加速型云服务器纳入到VR云渲游平台管理。 支持纳管的云服务器必须满足以下条件：

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Enhanced Memory 计算加速场景 GPU计算加速型 p Parallel GPU图像加速型 g Graphic GPU推理加速型 pi Parallel Inference FPGA加速型 fp FPGA Performance AI推理加速型 ai Ascend Inference

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gpuDriver gpu-driver 515.65.01（推荐） 510.47.03 470.182.03 470.57.02 gpu-driver与系统内核版本有关，请见表4。 用于升级、回滚gpu驱动，插件依赖gpu-beta版本。 系统内核与gpu-driver配套关系

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远程连接Windows云服务器报错：此计算机无法连接到远程计算机 问题描述 使用远程登录方式连接登录Windows云服务器时出现如下错误：此计算机无法连接到远程计算机。 图1 无法连接到远程计算机 可能原因 服务端安全组3389端口未开启。检查云服务器端口配置 服务端防火墙关闭。检查防火墙配置是否正常

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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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Pi2型云服务器运行VR应用时，出现闪退 可能原因 Pi2型云服务器默认安装的是NVIDIA计算驱动，未安装图形驱动。 处理方法 安装图形驱动，并购买License激活，详情请参见GPU加速型云服务器安装GRID驱动。但是，如下设置请特别注意： GRID驱动下载地址：请单击这里。

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购买云服务器 操作场景 一台云服务器同一时刻可以为最多8个终端提供业务体验，当用户数增多，云服务器数量不能满足业务需求时，您可以购买云服务器，实现多个用户在同一时间接入应用。 新购买的云服务器为GPU加速型，用于部署应用，提供计算、图形渲染等功能。 操作步骤 登录控制台，在服务列表中选择“计算

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GPU裸金属服务器无法Ping通如何解决 问题现象 在华为云使用GPU裸金属服务器时， 服务器绑定EIP（华为云弹性IP服务）后，出现无法ping通弹性公网IP现象。 原因分析 查看当前GPU裸金属服务器的安全组的入方向规则的配置，发现仅开通了TCP协议的22端口。 ping命令

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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x86架构的GPU节点才能纳管到IEF中使用。 NPU（可选） 昇腾AI加速处理器。 说明： 当前支持集成了昇腾处理器的边缘节点，如Atlas

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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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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 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节点驱动版本 选择GPU节点驱动版本 CCE推荐的GPU驱动版本列表 手动更新GPU节点驱动版本 通过节点池升级节点的GPU驱动版本 父主题： GPU调度

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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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安装nvidia-fabricmanager Ant系列GPU支持NvLink & NvSwitch，若您使用多GPU卡的机型，需额外安装与驱动版本对应的nvidia-fabricmanager服务使GPU卡间能够互联，否则可能无法正常使用GPU实例。 nvidia-fabricmanager必须和nvidia

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文件接口方式的数据共享访问：由于 AI 架构需要使用到大规模的计算集群（GPU/NPU服务器），集群中的服务器访问的数据来自一个统一的数据源，即一个共享的存储空间。这种共享访问的数据有诸多好处，它可以保证不同服务器上访问数据的一致性，减少不同服务器上分别保留数据带来的数据冗余等。另外以 AI 生

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选择GPU节点驱动版本 使用GPU加速型云服务器时，需要安装正确的Nvidia基础设施软件，才可以使用GPU实现计算加速功能。在使用GPU前，您需要根据GPU型号，选择兼容配套软件包并安装。 本文将介绍如何选择GPU节点的驱动版本及配套的CUDA Toolkit。 如何选择GPU节点驱动版本

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请确保添加的设备ID不重复。 单击“下一步：添加云服务器”。 添加云服务器。 添加GPU加速型云服务器，该云服务器用于部署应用，提供计算、图形实时渲染等功能。 部署云服务器：选择用于部署应用的云服务器。 新建：购买新的GPU加速型云服务器。 纳管：将在ECS页面创建的GPU加速型云服务器纳入到VR云渲游平台管理。

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GPU虚拟化 GPU虚拟化概述 准备GPU虚拟化资源 创建GPU虚拟化应用 监控GPU虚拟化资源 父主题： 管理本地集群

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