检查头显是否连接到平台并获取可连接GPU 服务器 的EIP。 检查 云服务器 安全组是否放通对应端口。 操作步骤 在头显连接的时候，检查云服务器列表页的云服务器是否状态为正常，如图1所示。 如果云服务器状态由“闲置”变为“正常”，表示头显已连接至VR云渲游平台，请直接跳转至2。 如果云服务器状态一直处于“闲置”，请跳转至5。

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如果GPU驱动安装失败或失效，请手动安装GPU驱动，详细内容，请参见（推荐）GPU加速型实例使用脚本安装GPU驱动（Linux）或（推荐）GPU加速型实例使用脚本安装GPU驱动（Windows）。 （可选）设置“安全防护”。 选择部分操作系统的公共镜像时，系统推荐您配套使用主机安全服务（Host Security

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（可选）备份镜像 封装镜像后，云服务器关机再开机，会解封装，无法直接使用。需要重新进行云服务器配置及封装。如有需要，可在封装镜像前，将云服务器进行备份。 在云服务器列表页面，找到已配置完成的云服务器，选择“更多 > 关机”，关闭云服务器。 等待云服务器关机后，选择“更多 > 镜像/备份

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已完成实名制认证。未完成可在华为云上单击实名认证完成认证，否则无法使用设备接入功能。 已开通设备接入服务。未开通则访问设备接入服务，单击“立即使用”后开通该服务。开通设备接入服务，进入到设备发放服务页面，单击“授权开通”对服务进行授权。 对应的设备接入服务已经上传了产品。 整体方案 基于MQTT协议的上行请求引导和下行接受引导信息的业务定义如下：

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查询云厂商支持的reigon 功能介绍 查询云厂商支持的reigon 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v2/{project_id}/objectstorage/data-center 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String

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如何处理infoROM错误 问题描述 Linux操作系统的云服务器在执行nvidia-smi命令报错“WARNING:infoROM is corrupted at gpu 0000:00:0D.0”，并且用户业务已经受到影响。 问题原因 健全性检查没有通过，GPU驱动程序不会使用或信任其内容（某些内容未被使用）。

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登录前准备类 云服务器登录前的准备工作有哪些？ 远程登录时需要输入的账号和密码是多少？ 远程登录忘记密码，怎么办？ 使用创建时的用户名和密码无法SSH方式登录 GPU加速云服务器 启动弹性云服务器时卡在“Waiting for cloudResetPwdAgent” 父主题： 登录与连接

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SDK集成开发、连接头显设备。 网速满足要求后，佩戴头显设备，并选择SDK打包的APK。此时，头显将连接至VR云渲游平台并接入分配的GPU云服务器，头显中呈现GPU云服务器内实时渲染的VR应用画面。 连接3D应用包含任务：Windows SDK集成开发或Web SDK集成开发、使用集成开发后的

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通用计算增强型 2 新增API：查询云服务器组列表、查询云服务器组详情 新增API：查询云服务器组列表、查询云服务器组详情。 商用 查询云服务器组列表 查询云服务器组详情 3 控制台云服务器列表页上线帮助面板 控制台云服务器列表页上线帮助面板，通过帮助面板可以获取云服务器的相关操作指导。 - -

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申请一台弹性云服务器并购买弹性公网IP，并在准备好的机器上安装必要的软件。 ModelArts提供了ubuntu系统的脚本，方便安装docker。 本地Linux机器的操作等同E CS 服务器上的操作，请参考本案例。 创建ECS服务器 登录ECS控制台，购买弹性云服务器，镜像选择公共镜像，推荐使用ubuntu18

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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，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6 添加3D云服务器参数说明 参数 说明 参数示例 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ECS页面创建

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弹性伸缩组 1分钟 gpu_usage_gpu （Agent）GPU使用率 该指标用于统计弹性伸缩组的（Agent）GPU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）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

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微软的远程登录协议不支持使用GPU的3D硬件加速能力，如需使用请安装VNC/PCoIP/NICE DCV等第三方桌面协议软件，并通过相应客户端连接GPU实例，使用GPU图形图像加速能力。 使用第三方桌面协议连接后，在Windows控制面板中打开NVIDIA控制面板 。 在一级许可证服务器中填入部署的License

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程制图。 推荐使用GPU加速型弹性云服务器，基于NVIDIA Tesla M60硬件虚拟化技术，提供较为经济的图形加速能力。能够支持DirectX、OpenGL，可以提供最大显存1GiB、分辨率为4096×2160的图形图像处理能力。 更多信息，请参见GPU加速型。 数据分析 处

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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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兼容Kubernetes默认GPU调度模式 开启GPU虚拟化后，默认该GPU节点不再支持使用Kubernetes默认GPU调度模式的工作负载，即不再支持使用nvidia.com/gpu资源的工作负载。如果您在集群中已使用nvidia.com/gpu资源的工作负载，可在gpu-device-p

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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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推理基础镜像详情TensorFlow（CPU/GPU） ModelArts提供了以下TensorFlow（CPU/GPU）推理基础镜像： 引擎版本一：tensorflow_2.1.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 引擎版本二： tensorflow_1

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1及以上版本 gpu-device-plugin插件：2.0.0及以上版本 步骤一：纳管并标记GPU节点 如果您的集群中已有符合基础规划的GPU节点，您可以跳过此步骤。 在集群中纳管支持GPU虚拟化的节点，具体操作步骤请参见纳管节点。 纳管成功后，给对应支持GPU虚拟化节点打上“accelerator:

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创建GPU虚拟化应用 本文介绍如何使用GPU虚拟化能力实现算力和显存隔离，高效利用GPU设备资源。 前提条件 已完成GPU虚拟化资源准备。 如果您需要通过命令行创建，需要使用kubectl连接到集群，详情请参见通过kubectl连接集群。 约束与限制 init容器不支持进行GPU虚拟化。

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监控GPU虚拟化资源 本章介绍如何在UCS控制台界面查看GPU虚拟化资源的全局监控指标。 前提条件 完成GPU虚拟化资源准备。 当前本地集群内存在节点开启GPU虚拟化能力。 当前本地集群开启了监控能力。 GPU虚拟化监控 登录UCS控制台，在左侧导航栏选择“容器智能分析”。 选择

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