(Agent) TCP重传率 该指标用于统计测量对象重新发送的报文数与总发送的报文数之间的比值。 单位：百分比 采集方式（Linux）：通过从/proc/net/snmp文件中获取对应的数据，计算采集周期内发送包数和重传包数的比值得出。 采集方式（Windows）：重传率通过WindowsAPI

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取方式中的对应的索引项在页面中进行选择。 图16 选择CUDA的版本 选择完成后，页面会自动呈现出Ubuntu 16.04 64bit对应的CUDA 10.1的下载地址，复制下载地址。 图17 复制CUDA下载地址 在 云服务器 内部执行如下命令进行下载。 wget 复制的链接地址 例如：wget

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pci_passthrough:gpu_specs String G1型和G2型云 服务器 应用的技术，包括GPU虚拟化和GPU直通。 如果该规格的云服务器使用GPU虚拟化技术，且GPU卡的型号为M60-1Q，参数值为“m60_1q:virt:1”。 如果该规格的云服务器使用GPU直通技术，且GPU卡的型号为

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CCE推荐的GPU驱动版本列表 对于CCE集群，各系统推荐使用驱动版本如下表，若使用非CCE推荐驱动版本，需要您自行验证机型、系统及驱动版本间的配套兼容性。您可以根据您的应用所使用的CUDA Toolkit版本，对照CUDA Toolkit与NVIDIA驱动的版本兼容性列表，选择合适的NVIDIA驱动版本。

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multi-user.target 执行以下命令，重启弹性云服务器。 reboot （可选）安装GPU驱动。 您可以使用CUDA Toolkit安装包中自带的GPU驱动，或者单独下载配套的GPU驱动版本。如无特殊要求，推荐您安装前提条件中提供的GPU驱动版本“NVIDIA-Linux-x86_64-375

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方法1：执行nvidia-uninstall命令，卸载驱动。 如果提示命令不存在可以执行 查询云服务器安装的驱动版本：whereis n...卸载驱动。 方法2：查询云服务器安装的驱动版本：whereis nvidia 图2 查询安装的驱动版本 根据查询的驱动版本从NVIDIA官网下载驱动包（此处重新下载驱动包是为

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GPU虚拟化概述 U CS 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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对于一些类型的弹性云服务器，如果使用私有镜像进行创建，需要在制作私有镜像时安装特殊驱动。 GPU驱动 如果这个私有镜像用于创建GPU加速型云服务器，需要在镜像中安装合适的GPU驱动来获得相应的GPU加速能力。GPU加速型实例中配备的NVIDIA Tesla GPU支持两种类型的驱动：Tesla驱动和GRID/vGPU驱动。

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有关，详细的关机计费策略，如表1所示。 表1 关机计费策略 实例类型 实例说明 资源计费项 关机是否计费 关机后资源处理 普通实例 普通实例包括： 非裸金属实例 不含本地盘的实例 不含FPGA卡的实例 云服务器（计算资源，包括vCPU和内存） 不计费 公共资源池创建的实例，基础资源（vCPU、内存）不再保留。

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有关，详细的关机计费策略，如表1所示。 表1 关机计费策略 实例类型 实例说明 资源计费项 关机是否计费 关机后资源处理 普通实例 普通实例包括： 非裸金属实例 不含本地盘的实例 不含FPGA卡的实例 云服务器（计算资源，包括vCPU和内存） 不计费 公共资源池创建的实例，基础资源（vCPU、内存）不再保留。

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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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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。 使用GPU虚拟化时，工作负载调度器将默认指定为Volcano且不可更改。

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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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pci_passthrough:gpu_specs String G1型和G2型云服务器应用的技术，包括GPU虚拟化和GPU直通。 如果该规格的云服务器使用GPU虚拟化技术，且GPU卡的型号为M60-1Q，参数值为“m60_1q:virt:1”。 如果该规格的云服务器使用GPU直通技术，且GPU卡的型号为

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重置密码”。详细操作，请参见在控制台重置 弹性云服务器 密码。 对于密钥方式鉴权的弹性云服务器，需先通过管理控制台提供的获取密码功能，将创建弹性云服务器时使用的私钥文件解析为密码。 GPU实例中，部分G系列实例不支持云平台提供的远程登录功能，需要自行安装VNC Server进行登录。详细信息请参见GPU加速型。推荐使用MSTSC方式登录弹性云服务器。

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可能导致采集GPU指标及上报GPU事件失败。 GPU驱动正常安装后，最多10分钟将在控制台看到采集到的GPU指标数据。 需使用具有Administrator权限的账户进行安装，例如Administrator用户。 确保云服务器的安装目录都有读写权限，并且安装成功后的Telescope进程不会被其他软件关闭。

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处理方法 在云服务器上查找对应的NVIDIA驱动，并重新安装。操作如下： 登录GPU云服务器。 在C盘查找已安装的NVIDIA驱动。不同的云服务器类型，NVIDIA驱动在C盘的安装目录不同： G5型云服务器：C:\NVIDIA\412.16\setup.exe G5r型云服务器：C:\431

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如何配置Pod使用GPU节点的加速能力？ 问题描述 我已经购买了GPU节点，但运行速度还是很慢，请问如何配置Pod使用GPU节点的加速能力。 解答 方案1： 建议您将集群中GPU节点的不可调度的污点去掉，以便GPU插件驱动能够正常安装，同时您需要安装高版本的GPU驱动。 如果您的集群中有非

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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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