可能会导致 云服务器 开机失败。如果您需要长期使用该云 服务器 ，建议保持开机状态或者选择“包年/包月”计费模式。 Pi2型云服务器，所在物理机发生故障时，云服务器支持自动恢复。 使用公共镜像创建的Pi2型云服务器，默认已安装Tesla驱动。 使用私有镜像创建的Pi2型云服务器，请确认在

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RTX5000：图形设计|16核|32GB内存|16G显存 A40：云工作站D7型|8核|32GB内存|4G显存 1 弹性公网IP 带宽费用: 独享 | 全动态BGP | 按带宽计费 | 10Mbit/s x2 1 PLM 弹性云服务器 E CS 通用计算增强型 c7.4xlarge.2

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0-100% 云服务器 云服务器 - NPU 1分钟 npu_freq_mem NPU显存频率 该指标用于统计该NPU的显存的时钟频率。 单位：兆赫兹（MHz）。 采集方式（Linux）：通过调用NPU卡的libdcmi.so库文件获取。 ≥ 0 云服务器 云服务器 - NPU 1分钟

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每个节点的GPU虚拟化设备数量 节点-XGPU设备显存分配量 字节 每个节点上的GPU虚拟化设备显存总量 GPU卡-XGPU设备显存使用率 百分比 每张GPU卡上的GPU虚拟化设备显存使用率 计算公式：显卡上所有XGPU设备的显存使用量之和 / 显卡显存总量 GPU卡-XGPU设备显存分配量 字节 每张GPU卡上的GPU虚拟化设备的显存总量

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力总量 节点-显存使用量 字节 每个节点的显存使用量 节点-算力使用率 百分比 每个节点的算力使用率 计算公式：节点上容器算力使用总量/节点上算力总量 节点-显存使用率 百分比 每个节点的显存使用率 计算公式：节点上容器显存使用总量/节点上显存总量 GPU卡-显存使用量 字节 每张GPU的显存使用量

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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，对现有GPU卡剩余资源从小到大进行排序，从中找到第一个满足资源需求的显卡进行部署。例如有三个显卡a、b、c，每个显卡显存资源是8

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计算公式：伸缩组中的所有云服务器（Agent）GPU使用率之和/伸缩组实例数 单位：百分比 0-100% 弹性伸缩组 1分钟 gpu_usage_mem （Agent）显存使用率 该指标用于统计弹性伸缩组的（Agent）显存使用率，以百分比为单位。 计算公式：伸缩组中的所有云服务器（Agent）显存使用率之和/伸缩组实例数

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配置工作负载信息。 在“容器配置>基本信息”中设置xGPU配额： 显存：显存值单位为MiB，需为正整数，且为128的倍数。若配置的显存超过单张GPU卡的显存，将会出现无法调度状况。 算力：算力值单位为%，需为5的倍数，且最大不超过100。 当显存设置为单张GPU卡的容量上限或算力设置为100%时，将会使用整张GPU卡。

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Premises提供的GPU虚拟化功能优势如下： 灵活：精细配置GPU算力占比及显存大小，算力分配粒度为5%GPU，显存分配粒度达MB级别。 隔离：支持显存和算力的严格隔离，支持单显存隔离，算力与显存同时隔离两类场景。 兼容：业务无需重新编译，无需进行CUDA库替换，对业务无感。

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GPU虚拟化的优势 CCE提供的GPU虚拟化功能优势如下： 灵活：精细配置GPU算力占比及显存大小，算力分配粒度为5%GPU，显存分配粒度达MiB级别。 隔离：支持显存和算力的严格隔离，支持单显存隔离，算力与显存同时隔离两类场景。 兼容：业务无需重新编译，无需进行CUDA库替换，对业务无感。

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用户在Windows设备管理器显示适配器中查询显卡属性，发现设备状态中存在错误“由于该设备有问题，Windows已将其停止”。 判断方式 确认用户发生问题时的操作，是否有出现显存OOM。 如果用户使用的是vGPU实例，确认实例安装的驱动与主机的驱动版本是否匹配。 登录实例所在主机。 执行nvidia-smi命令，查看驱动版本，并对照版本配套关系。

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单击集群名称进入集群，在左侧选择“工作负载”，在右上角单击“创建负载”。 配置工作负载信息。在“容器配置>基本信息”中设置GPU配额： 显存：显存值单位为Mi，需为正整数，若配置的显存超过单张GPU卡的显存，将会出现无法调度状况。 算力：算力值单位为%，需为5的倍数，且最大不超过100。 图1 配置工作负载信息

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gpuMemCapacity 显存容量 该指标用于统计测量对象的显存容量。 ≥0 兆字节（MB） gpuMemUsage gpuMemUsage 显存使用率 该指标用于统计测量对象已使用的显存占显存容量的百分比。 0～100 百分比（%） gpuMemUsed gpuMemUsed 显存使用量 该指标用于统计测量对象已使用的显存。

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com/gpu配额（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0.5×16GiB=8GiB的GPU显存，该数值需为128MiB的整数倍否则会自动向下取整）。如果在开启兼容能力前工作负载中已经使用nvidia

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卡序号，观测GPU虚拟化的可用显存。 比较步骤2和步骤3的可用显存。 由于GPU厂商的驱动程序，本身就会占用一定量的物理显存，量级在300MB左右，这属于正常现象。例如Tesla T4配套510.47.03，驱动程序默认会占用280MiB；而该显存占用与厂商的驱动程序版本也有一定

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弹性云服务器应用场景 网站应用 对CPU、内存、硬盘空间和带宽无特殊要求，对安全性、可靠性要求高，服务一般只需要部署在一台或少量的服务器上，一次投入成本少，后期维护成本低的场景。例如网站开发测试环境、小型数据库应用。 推荐使用通用型弹性云服务器，主要提供均衡的计算、内存和网络资源

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当CUDA应用程序创建时，会在GPU卡上申请一小部分UVM显存（在Nvidia Tesla T4上大约为3 MiB），这部分显存属于管理开销，不受XGPU服务管控。 暂不支持同时在裸机环境以及该环境直通卡的虚拟机中同时使用。 XGPU服务的隔离功能不支持以UVM的方式申请显存，即调用CUDA API cud

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兆字节（MB） 显存可用量（aom_cluster_gpu_memory_free_megabytes） 该指标用于统计测量对象的显存可用量。 >0 兆字节（MB） 显存使用率（aom_cluster_gpu_memory_usage） 该指标用于统计测量对象已使用的显存占显存容量的百分比。

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集群--XGPU设备显存使用率 集群--XGPU设备算力使用率 节点--XGPU设备显存使用率 节点--XGPU设备算力使用率 节点--XGPU设备数量 节点--XGPU设备显存分配量 GPU卡--XGPU设备显存使用率 GPU卡--XGPU设备显存分配量 GPU卡--XGPU设备显存分配率 GPU卡--XGPU设备算力使用率

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必选（至少6选一） A4000 包年/包月收费 A4000双卡 RTX5000-16核32G内存16G显存 RTX5000-32核64G内存16G显存 A40-8核32G内存4G显存 A40-4核16G内存2G显存 CPU 可选 企业办公4u8g（包含80g高IO系统盘） 包年/包月收费 企业办公4u16g（包含80g高IO系统盘）

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在创建作业时，若需选择资源规格，您可通过规格名称了解对应规格的相关信息，如加速卡显存、CPU核心数、内存、硬盘大小。 例如，“GPU: 1*GP-Vnt1(32GB) | CPU: 8 核 64GB 3200GB”中，32G为GPU显存、8核为CPU核心数、64GB为内存、3200GB为硬盘大小。

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