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

查看更多 →

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。

查看更多 →

到GPU。 处理方法 根据报错提示，请您排查代码，是否已添加以下配置，设置该程序可见的GPU： os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0,1,2,3,4,5,6,7' 其中，0为 服务器 的GPU编号，可以为0，1，2，3等，表明对程序可见的GP

查看更多 →

准备GPU虚拟化资源 CCE GPU虚拟化采用自研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。本文介绍如何在GPU节点上实现GPU的调度和隔离能力。 前提条件 配置 支持版本 集群版本 v1.23.8-r0、v1.25

查看更多 →

（推荐）自动安装GPU加速型E CS 的GPU驱动（Windows） 操作场景 在使用GPU加速型实例时，需确保实例已安装GPU驱动，否则无法获得相应的GPU加速能力。 本节内容介绍如何在GPU加速型Windows实例上通过脚本自动安装GPU驱动。 使用须知 如果GPU加速型实例已安装G

查看更多 →

为保证VR云渲游平台的正常使用，创建GPU 云服务器 时需要建立委托关系，将CES Administrator和OBS OperateAccess的权限委托给ECS。委托成功后，用户可以通过VR云渲游平台动态监控GPU云服务器的运行状态，并通过GPU云服务器下载OBS桶内的应用。 执行如下操作前，请确认您已进入“VR云渲游平台

查看更多 →

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

查看更多 →

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

查看更多 →

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

查看更多 →

致性能、端边云融合等优势，依托华为在处理器、GPU等领域多年技术积累，针对强交互类VR场景，面向教育培训、医疗健康、工业制造、游戏娱乐等行业，使用云渲染流化技术实现VR内容云上实时渲染、编码、推流并提供端侧接入SDK；平台具备对用户渲染集群、连接设备、应用等进行统一管理及细粒度业

查看更多 →

如果用户未购买License，请参考GPU加速型实例安装GRID驱动购买License后再根据指导配置License。 如果用户已购买过License，但是未配置License，请参考GPU加速型实例安装GRID驱动配置License服务器与License文件。 父主题： 非硬件故障自恢复处理方法

查看更多 →

GPU实例启动异常，查看系统日志发现NVIDIA驱动空指针访问怎么办？ 问题描述 GPU实例启动异常，检查系统日志，发现NVIDIA驱动空指针访问。如图1所示。 图1 NVIDIA驱动空指针访问 可能原因 GPU驱动异常。 处理方法 卸载驱动。 方法1：执行nvidia-uninstall命令，卸载驱动。

查看更多 →

设备直连GPU服务器，以下简称“C类 CVRParameter构造函数”。 【请求参数】 gpuIP：GPU服务器公网IP。 gpuIP的获取方式，请参考“渲染节点调度”。 gpuToken：访问GPU服务器所需鉴权Token。 gpuToken的获取方式，请参考“渲染节点调度”。

查看更多 →

基于专属资源或边缘可用区创建的实例，基础资源（vCPU、内存）仍会保留。 镜像 不计费 资源保留，不计费，不进行处理。 GPU 不计费 不含本地盘的“GPU加速型”实例，关机后GPU资源不再保留。 云硬盘（系统盘和数据盘） 计费 不受关机影响，仍然按资源计费原则正常计费。 带宽 计费 不受关机影响，固定带宽仍然按资源计费原则正常计费。

查看更多 →

高性能计算 计算资源使用量大。利用高性能云服务器的高性价比计算资源构建计算集群，可大幅降低成本。 H3 图形渲染 动画渲染 精细度要求高的渲染场景，基于CPU的渲染计算，计算稳定性高。 aC7、C6、C3 网络影视渲染 基于GPU渲染器的渲染计算，运算速度快。 G6 AI/机器学习

查看更多 →

打开SFTP工具输入获取的公网IP，连接渲染节点，将获取的demo上传至渲染节点并解压缩，解压缩后文件夹名称为splash279。 在渲染节点进入splash279目录，执行渲染命令，返回如图3所示结果为渲染完成。 渲染命令： blender splash279.blend -b -f 1 图3 执行渲染结果 父主题：

查看更多 →

执行以下命令，查看安装结果。 lspci -d 10de: 图1 安装结果 GPU指标采集需要依赖以下驱动文件，请检查环境中对应的驱动文件是否存在。如果驱动未安装，可参见（推荐）GPU加速型实例自动安装GPU驱动（Linux）。 Linux驱动文件 nvmlUbuntuNvidiaLibraryPath

查看更多 →

基于专属资源或边缘可用区创建的实例，基础资源（vCPU、内存）仍会保留。 镜像 不计费 资源保留，不计费，不进行处理。 GPU 不计费 不含本地盘的“GPU加速型”实例，关机后GPU资源不再保留。 云硬盘（系统盘和数据盘） 计费 不受关机影响，仍然按资源计费原则正常计费。 带宽 计费 不受关机影响，固定带宽仍然按资源计费原则正常计费。

查看更多 →

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

查看更多 →

v1.28 v1.29 v1.30 支持节点池粒度配置XGPU 支持GPU渲染场景 支持v1.30集群 2.6.4 v1.28 v1.29 更新GPU卡逻辑隔离逻辑 2.6.1 v1.28 v1.29 升级GPU插件基础镜像 2.5.6 v1.28 修复安装驱动的问题 2.5.4

查看更多 →

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

查看更多 →