性不做额外校验。 gpu-device-plugin插件仅提供驱动的下载及安装脚本执行功能，插件的状态仅代表插件本身功能正常，与驱动是否安装成功无关。 gpu型号只支持T4、V100。 本地集群只支持华为云欧拉操作系统 2.0 x86系统架构类型。 纳管gpu节点前，请确保节点依赖libsecurec已安装。

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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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/nvidia-smi 若能正常返回GPU信息，说明设备可用，插件安装成功。 GPU驱动支持列表 当前GPU驱动支持列表仅针对1.2.28及以上版本的GPU插件。 如果您需要安装最新版本的GPU驱动，请将您的GPU插件升级到最新版本。 表2 GPU驱动支持列表 GPU型号 支持集群类型 机型规格

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到GPU。 处理方法 根据报错提示，请您排查代码，是否已添加以下配置，设置该程序可见的GPU： os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0,1,2,3,4,5,6,7' 其中，0为 服务器 的GPU编号，可以为0，1，2，3等，表明对程序可见的GP

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准备GPU虚拟化资源 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。本文介绍如何在GPU节点上实现GPU的调度和隔离能力。 前提条件 配置 支持版本 集群版本 v1.23.8-r0、v1.25

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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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日期、时间函数及运算符 日期时间运算符 运算符 示例 结果 + date '2012-08-08' + interval '2' day 2012-08-10 + time '01:00' + interval '3' hour 04:00:00.000 + timestamp '2012-08-08

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bash mirrors_source.sh 更多内容，请参见如何使用自动化工具配置华为云镜像源(x86_64和ARM)？ 执行以下命令，安装lspci工具。 CentOS系统： yum install pciutils Ubuntu系统： apt install pciutils

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通过nvidia.com/gpu指定申请GPU的数量，支持申请设置为小于1的数量，比如nvidia.com/gpu: 0.5，这样可以多个Pod共享使用GPU。GPU数量小于1时，不支持跨GPU分配，如0.5 GPU只会分配到一张卡上。 使用nvidia.com/gpu参数指定GPU数量时，re

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GPU实例故障分类列表 GPU实例故障的分类列表如表1所示。 表1 GPU实例故障分类列表 是否可恢复故障 故障类型 相关文档 可恢复故障，可按照相关文档自行恢复 镜像配置问题 如何处理Nouveau驱动未禁用导致的问题 ECC错误 如何处理ECC ERROR：存在待隔离页问题 内核升级问题

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etes默认GPU调度模式（支持使用nvidia.com/gpu资源的工作负载）。 在工作负载中声明nvidia.com/gpu资源（即配置nvidia.com/gpu为小数，例如0.5）时将通过虚拟化GPU提供，实现GPU显存隔离，按照设定值的百分比为容器分配GPU显存（例如分配0

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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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T4 GPU设备显示异常 问题描述 使用NVIDIA Tesla T4 GPU的云服务器，例如Pi2或G6规格，执行nvidia-smi命令查看GPU使用情况时，显示如下： No devices were found 原因分析 NVIDIA Tesla T4 GPU是NVIDIA的新版本，默认使用并开启GSP

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字符串函数和运算符 字符串运算符 ||表示字符连接 SELECT 'he'||'llo'; --hello 字符串函数 这些函数假定输入字符串包含有效的UTF-8编码的Unicode代码点。不会显式检查UTF-8数据是否有效，对于无效的UTF-8数据，函数可能会返回错误的结果。可

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a1），请继续按照处理方法处理；如果查找不到显卡或者显示状态为rev ff，请根据显卡故障诊断及处理方法进行故障诊断。规格对应显卡数量可以通过GPU加速型查询。 lspci | grep -i nvidia 处理方法 非CCE集群场景，建议尝试自行重装驱动，或升级驱动版本后执行nvidi

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只能作为分表函数使用，但不能作为分库函数。 路由方式 根据拆分键的时间值的日期的天数进行取余运算并得到分表下标。 例如：2019-1-15，当根据分库建确定分库后，确定分表的计算方式是：一个月的第几天mod分表数，即：15 mod 31 = 15。 算法计算方式 表1 算法举例 条件

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Gbit/s 64 - 其他场景中，可根据情况选择多个 CDM 集群同时迁移，加快迁移效率。 MRS HDFS多副本策略会占用网络带宽，影响迁移速率。 华为云CDM创建连接 创建2个CDM集群： DataArts Studio 实例中已经包含一个CDM集群（试用版除外），如果该集群已经满足需求，您无

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当前节点未启动GPU驱动。GPU驱动未启动。检查GPU当前状态：systemctl status nvidia-drivers-loader若nvidia驱动未启动，则启动nvidia驱动：systemctl start nvidia-drivers-loadersystemctl start nvidia-drivers-loader如

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适配OS Ubuntu22.04 GPU驱动目录自动挂载优化 1.2.24 v1.19 v1.21 v1.23 v1.25 节点池支持配置GPU驱动版本 支持GPU指标采集 1.2.20 v1.19 v1.21 v1.23 v1.25 设置插件别名为gpu 1.2.17 v1.15 v1

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错误码说明 未检查到当前节点存在GPU设备 可能原因 GPU卡类型不匹配，当前IEF仅支持nvidia的GPU设备 GPU设备节点未检测到 处理措施 非nvidia的GPU卡。 安装IEF软件时，不使能GPU设备，或更换nvidia的GPU卡。 未检测到GPU设备。 尝试重启节点。 父主题：

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