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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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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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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平台并接入分配的GPU云 服务器 ，Windows PC或者浏览器中呈现GPU云服务器内实时渲染的3D应用画面。 前提条件： 已在VR云渲游平台成功创建3D应用。 已完成安装云渲游Windows SDK开发或者云渲游Web SDK集成开发。 创建的GPU加速型云服务器为“闲置”状态。

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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

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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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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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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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GPU插件关键参数检查异常处理 检查项内容 检查CCE GPU插件中部分配置是否被侵入式修改，被侵入式修改的插件可能导致升级失败。 解决方案 使用kubectl连接集群。 执行以下命令获取插件实例详情。 kubectl get ds nvidia-driver-installer

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GPU业务迁移至昇腾训练推理 基于AIGC模型的GPU推理业务迁移至昇腾指导 GPU推理业务迁移至昇腾的通用指导 基于advisor的昇腾训练性能自助调优指导

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页面，单击右上角“升级”。 修改Pod规格。 您可以选择使用GPU（只能在GPU型命名空间下）或不使用GPU。 当前提供3种类型的Pod，包括通用计算型（通用计算型命名空间下使用）、RDMA加速型和GPU加速型（GPU型命名空间下使用）。具体的规格信息请参考约束与限制中的“Pod规格”。

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描述信息，少于等于250个字符。 Pod规格 您可以选择使用GPU（只能在GPU型命名空间下）或不使用GPU。 当前提供3种类型的Pod，包括通用计算型（通用计算型命名空间下使用）、RDMA加速型和GPU加速型（GPU型命名空间下使用）。具体的规格信息请参考约束与限制中的“Pod规格”。

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在云渲游平台中进行应用内容渲染的是GPU加速型云服务器中支持渲染的图形实例。 单击了解更多GPU加速型相关信息。 虚拟私有云 VPC 虚拟私有云（Virtual Private Cloud, VPC）为弹性云服务器提供一个逻辑上完全隔离的虚拟网络环境。您可以完全掌控自己的虚拟网络，包

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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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基于ModelArts Standard运行GPU训练作业 在ModelArts Standard上运行GPU训练作业的场景介绍 在ModelArts Standard运行GPU训练作业的准备工作 在ModelArts Standard上运行GPU单机单卡训练作业 在ModelArts

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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 推理业务迁移评估表 父主题： GPU业务迁移至昇腾训练推理

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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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gputil import GPUtil as GPU GPU.showUtilization() import GPUtil as GPU GPUs = GPU.getGPUs() for gpu in GPUs: print("GPU RAM Free: {0:.0f}MB |

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自定义镜像 方式创建GPU函数 GPU 型号仅支持 NVIDIA Tesla 系列。例如：Tesla 系列 T4 卡型。 自定义镜像函数部署详见使用容器镜像部署函数。 自定义镜像函数，可以在设置->常规设置中，启用GPU。 图1 启用GPU 父主题： 创建GPU函数

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