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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如何处理用户使用场景与其选择的驱动、镜像不配套问题 问题描述 用户业务是做渲染（推理）的，但用户选择了带Tesla驱动（GRID驱动）的公共镜像，运行软件时出错。 例：用户使用场景为做渲染，但选错公共镜像，运行软件时报错“A D3D11-compatible GPU (Feature Level

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GPU训练业务迁移至昇腾的通用指导 训练业务迁移到昇腾设备场景介绍 训练迁移快速入门案例 PyTorch迁移精度调优 PyTorch迁移性能调优 训练网络迁移总结 父主题： GPU业务迁移至昇腾训练推理

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e 需要安装v5 服务器 驱动 需要 - - - 带HBA的规格需要 需要 Ubuntu 需要安装v5服务器驱动 需要 - - - 带HBA的规格需要 需要 SLES 需要安装v5服务器驱动 需要 - - - 带HBA的规格需要 需要 Debian 需要安装v5服务器驱动 需要 - -

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(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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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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计算加速也需要图形加速的场景。 使用公共镜像创建的图形加速型（G系列）实例默认已安装特定版本的GRID驱动，但GRID License需自行购买和配置使用。 使用私有镜像创建的GPU加速型实例，则需要安装GRID驱动并自行购买和配置使用GRID License。 如果通过私有镜像

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打开“VR云渲游平台”，在左侧导航栏选择“ 云服务器 列表”。 检查并确认新创建云服务器（或重启后的云服务器）的状态为“闲置”。 在“IP地址”栏查看对应的弹性公网IP。 图1 查看弹性公网IP 远程登录GPU云服务器。 打开本地计算机，即用于连接VR云渲游平台上GPU云服务器的本地PC。 打开“开始”菜单，在“运行”栏输入“mstsc”。

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n/{reason} 其中，ip为CC-Gateway服务器地址，port为CC-Gateway服务器的HTTPS端口号，{agentid}为座席工号，{reason}为座席签出原因码（范围1-255）。 表1 URI中携带的参数说明 序号 参数名 数据类型 选取原则 说明 1 agentid

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如何避免非GPU/NPU负载调度到GPU/NPU节点？ 问题现象 当集群中存在GPU/NPU节点和普通节点混合使用的场景时，普通工作负载也可以调度到GPU/NPU节点上，可能出现GPU/NPU资源未充分利用的情况。 问题原因 由于GPU/NPU节点同样提供CPU、内存资源，在一般

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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

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Map 针对单个节点池的GPU驱动的相关配置 默认值：{} health_check_xids_v2 否 String 插件健康检查的GPU错误的范围 默认值："74,79" inject_ld_Library_path 否 String 插件向GPU容器中自动注入的LD_LIBRARY_PATH环境变量的值

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群下全部GPU节点将使用相同的驱动。 GPU虚拟化功能仅支持470.57.02、510.47.03、535.54.03版本的GPU驱动。 建议您使用CCE提供的驱动地址，以满足驱动版本的要求。 如果下载链接为公网地址，例如地址为nvidia官网地址https://us.download

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GPU插件检查异常处理 检查项内容 检查到本次升级涉及GPU插件，可能影响新建GPU节点时GPU驱动的安装。 解决方案 由于当前GPU插件的驱动配置由您自行配置，需要您验证两者的兼容性。建议您在测试环境验证安装升级目标版本的GPU插件，并配置当前GPU驱动后，测试创建节点是否正常使用。

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loc()等。 受GPU虚拟化技术的限制，容器内应用程序初始化时，通过nvidia-smi监测工具监测到的实时算力可能超过容器可用的算力上限。 节点上开启了GPU虚拟化且有多张GPU卡时，如果GPU资源不足，不支持抢占其他Pod的GPU资源。 父主题： GPU虚拟化

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插件仅提供驱动的下载及安装脚本执行功能，插件的状态仅代表插件本身功能正常，与驱动是否安装成功无关。 对于GPU驱动版本与您业务应用的兼容性（GPU驱动版本与CUDA库版本的兼容性），CCE不做保证，请您自行验证。 对于已经安装GPU驱动的自定义操作系统镜像，CCE无法保证其提供的GPU驱

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GPU实例故障自诊断 GPU实例故障，如果已安装GPU监控的CES Agent，当GPU服务器出现异常时则会产生事件通知，可以及时发现问题避免造成用户损失。如果没有安装CES Agent，只能依赖用户对故障的监控情况，发现故障后及时联系技术支持处理。 GPU实例故障处理流程 GPU实例故障分类列表

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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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"Device"”中增加GPU的BusID。 图2 增加GPU的BusID 步骤2中查询的BusID为十六进制，需要转换为十进制后增加到“/etc/X11/xorg.conf”文件的“Section "Device"”中。 例如，“00.0d.0”是十六进制，需转换后填入配置中的值为“PCI:00:13:0。”

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直播带货风格文案 嗨，大家好！欢迎来到我们的直播间！我是今天的主播Lan。 非常高兴能够和各位在今晚的直播间相聚，希望今天在直播间里能和大家一起度过一段非常有意义的时光！ 感谢每一位在直播间停留观看的朋友们，感谢大家进来咱们的直播间参与今天的互动、留言。 稍后我们的直播间不但会教

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方法2：查询云服务器安装的驱动版本：whereis nvidia 图1 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了执行卸载动作，且后续重新安装驱动时需要此安装包）。 以驱动版本nvidia-396.44为例，执行sh NVIDIA-Linux-x86_64-396

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