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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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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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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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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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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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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资源和成本规划 表1 资源和成本规划 云服务 规格 数量 计费模式 每月费用 说明 弹性云服务器 规格: X86计算 | GPU加速型 | pi2.8xlarge.4 | 32核 | 128GB 镜像: CentOS | CentOS 8.2 64bit with GRID Driver

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应的裸金属服务器，后续挂载磁盘、绑定弹性网络IP等操作可在BMS服务控制台上完成。 更多裸金属服务器的介绍请见虚拟私有云 VPC。 xPU xPU泛指GPU和NPU。 GPU，即图形处理器，主要用于加速深度学习模型的训练和推理。 NPU，即神经网络处理器，是专门为加速神经网络计算

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后重试修改操作。 图1 变更集群配置 修改集群配置信息。 如果区域、虚拟私有云置灰，表示当前区域存在GPU加速型云服务器，不允许修改。如需修改，请先删除区域内的GPU加速型云服务器。 图2 变更集群配置 单击“下一步”，进入确认变更集群配置页面。 图3 确认变更集群配置 确认集群配置无误后，单击“提交”。

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云手游服务器 概述 云手游服务器通过GPU硬件加速与图形接口支持，实现手游在云端运行效果，适用于手机游戏试玩推广、游戏智能辅助等场景。 云手游服务器的CPU分为两类：Hi1616和Kunpeng 920。Kunpeng 920规格提供强劲算力和高性能网络，计算性能相比上一代提升2

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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。

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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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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。

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群管理的应用、云服务器、设备数量等。 监控指标：集群的GPU利用率等，随时查看集群的使用情况。 操作步骤 登录控制台，在服务列表中选择“计算 > VR云渲游平台”。 在左侧导航栏，选择“集群管理”。 查看集群详情。 当前页面显示了该集群已管理的区域、应用、云服务器、设备数量，如需

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单击“下一步：添加云服务器”。 根据界面提示填写待添加GPU加速型云服务器参数，该云服务器用于部署应用，提供计算、图形实时渲染等功能。 表3 添加VR云服务器参数说明 参数 说明 取值样例 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

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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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