本文旨在针对客户已有的PyTorch训练业务迁移到昇腾设备上运行，并获得较好的模型训练效果。华为云ModelArts针对该使用场景，在给出系统化训练业务昇腾迁移方案的基础上，提供了即开即用的云上 集成开发环境 ，包含迁移所需要的算力资源和工具链，及具体的代码运行示例和最佳实践，并对于实际的操作原理和迁移流

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处理质量，优化响应效率，降低流量成本。 优势 多样算力：提供GPU、AI等多样化算力，提升高清转码、 内容审核 等场景处理的性价比。 流量本地化：优化弹幕业务的成本。 在线教育 图2 在线教育 场景特点 为老师与学生提供实时互动的视频教育体验，需要在边缘侧提供区域间稳定互联的低时延通

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Lite Server算力资源和镜像版本配套关系 Lite Server提供多种NPU、GPU镜像，您可在购买前了解当前支持的镜像及对应详情。 NPU Snt9裸金属 服务器 支持的镜像详情 镜像名称：ModelArts-Euler2.8_Aarch64_Snt9_C78 表1 镜像详情

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置了免费的算力规格，可直接 免费体验 Notebook功能；另一方面，针对AI Gallery社区发布的Notebook样例（.ipynb格式文件），可直接在CodeLab中打开，查看他人分享的样例代码。 功能亮点 免费算力 CodeLab内置了免费算力，包含CPU和GPU两种。您可

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本方案为了使城市数字孪生平台建立良好的运行服务和支撑云环境，面向各部门提供统一稳定的城市数字孪生服务，本方案架构采用云环境服务架构思想，基于华为云KooMap云地图服务、云数据库服务、 GPU加速云服务器 及H CS /HCSO等，结合超图时空数据融合服务、超图数字孪生门户、超图云数字孪生应用服务平台、超图数字孪

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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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GPU调度 GPU节点驱动版本 使用Kubernetes默认GPU调度 GPU虚拟化 监控GPU资源指标 基于GPU监控指标的工作负载弹性伸缩配置 GPU故障处理 父主题： 调度

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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

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申请购买专属昇腾AI 云服务器 通过在AI Gallery提交ModelArts Lite的算力预购申请，可以自定义配置ModelArts Lite的算力资源。当预购申请通过后，可以购买使用该资源。 前提条件 已完成实名认证，仅对实名用户开放购买资源池服务。 算力预申请 通过提交ModelArts

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OS。您可以远程实时控制云手机，实现安卓APP的云端运行；也可以基于云手机服务器的基础算力，高效搭建应用，如云游戏、移动办公、直播互娱等场景。 为什么选择云手机服务器？ 作为一种新型服务，云手机服务器对传统物理手机起到了非常好的延展和补充作用，可以用在诸如APP仿真测试、云手游、直播互娱、移动办公等场景，让移动应

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况，导致服务器资源紧缺，业务时延增大。 为应对业务高峰期的流量冲击，UCS提供了智能的分布式流量治理和算力调度管理能力，灵活分配业务流量和边云资源，有效提升业务稳定性和用户体验。 优势 用户就近接入 根据用户所属区域，实现智能路由、就近接入，减少业务端到端时延。 统一算力供给 跨

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GPU A系列裸金属服务器没有任务，GPU被占用问题 问题现象 服务器没有任务，但GPU显示被占用。 图1 显卡运行状态 处理方法 nvidia-smi -pm 1 父主题： FAQ

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ModelArts开发环境 ModelArts作为华为云上的 AI开发平台 ，提供交互式云上开发环境，包含标准化昇腾算力资源和完整的迁移工具链，帮助用户完成昇腾迁移的调测过程，进一步可在平台上将迁移的模型一键部署成为在线服务向外提供推理服务，或者运行到自己的运行环境中。 MindSpore

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核心技术2：自研云渲染技术，实现高画质、交互式的实时渲染效果 云渲染技术 强大AI算力，使能超分场景：利用AI算力超分技术，可满足在线推理、Pipleline并行、算子深度优化等核心能力，利用多重重要性采样算法，可实现AI降噪超分。 。 华为云自研渲染引擎：利用云服务器的GPU能力，实现

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按政企业务对计算资源需求的不同，CloudPond将现有计算资源规格分为三类，请结合自身需求参考表1，初步判断业务所需的算力种类。然后根据计算资源规格章节查询具体可支持的配置型号。 表1 计算资源规格 计算资源种类 可支持算力种类 可发放虚拟机规格 通用计算单元 C6s 规格清单 S6 M6s C7n S7n M7n

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按政企业务对计算资源需求的不同，CloudPond将现有计算资源规格分为三类，请结合自身需求参考表1，初步判断业务所需的算力种类。然后根据计算资源规格章节查询具体可支持的配置型号。 表1 计算资源规格 计算资源种类 可支持算力种类 可发放虚拟机规格 通用计算单元 C6s 规格清单 S6 M6s C7n S7n M7n

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单位 维度 gpu_status gpu健康状态。 BMS上GPU健康状态，是一个综合指标，0代表健康，1代表亚健康，2代表故障。 - instance_id，gpu gpu_utilization gpu使用率。 该GPU的算力使用率。 % instance_id，gpu memory_utilization

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原因分析 因为编译的时候需要设置setup.py中编译的参数arch和code和电脑的显卡匹配。 解决方法 对于GP Vnt1的显卡，GPU算力为-gencode arch=compute_70,code=[sm_70,compute_70]，设置setup.py中的编译参数即可解决。

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gpu_utilization gpu使用率。 该GPU的算力使用率。 % instance_id，gpu memory_utilization 显存使用率。 该GPU的显存使用率。 % instance_id，gpu gpu_performance gpu性能状态。 该GPU的性能状态。 - instance_id，gpu

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GPU负载 使用Tensorflow训练神经网络 使用Nvidia-smi工具

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怎样查看GPU加速型云服务器的GPU使用率？ 问题描述 Windows Server 2012和Windows Server 2016操作系统的GPU加速型云服务器无法从任务管理器查看GPU使用率。 本节操作介绍了两种查看GPU使用率的方法，方法一是在cmd窗口执行命令查看GPU使用

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