选择GPU节点驱动版本 使用GPU加速型 云服务器 时，需要安装正确的Nvidia基础设施软件，才可以使用GPU实现计算加速功能。在使用GPU前，您需要根据GPU型号，选择兼容配套软件包并安装。 本文将介绍如何选择GPU节点的驱动版本及配套的CUDA Toolkit。 如何选择GPU节点驱动版本

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通过nvidia.com/gpu指定申请GPU的数量，支持申请设置为小于1的数量，比如nvidia.com/gpu: 0.5，这样可以多个Pod共享使用GPU。GPU数量小于1时，不支持跨GPU分配，如0.5 GPU只会分配到一张卡上。 使用nvidia.com/gpu参数指定GPU数量时，re

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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加速型云服务器参数，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3 添加VR云服务器参数说明 参数 说明 取值样例 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E

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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

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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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CCE AI套件（NVIDIA GPU） 插件介绍 CCE AI套件（NVIDIA GPU）插件是支持在容器中使用GPU显卡的设备管理插件，集群中使用GPU节点时必须安装本插件。 字段说明 表1 参数描述 参数 是否必选 参数类型 描述 basic 是 object 插件基础配置参数。

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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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gpu-device-plugin 插件简介 gpu-device-plugin插件是支持在容器中使用GPU显卡的设备管理插件，集群中使用GPU节点时必须安装本插件。 约束与限制 下载的驱动必须是后缀为“.run”的文件。 仅支持Nvidia Tesla驱动，不支持GRID驱动。

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GPU卡 GPU时钟频率 cce_gpu_memory_clock GPU卡 GPU显存频率 cce_gpu_graphics_clock GPU卡 GPU图形处理器频率 cce_gpu_video_clock GPU卡 GPU视频处理器频率 物理状态数据 cce_gpu_temperature

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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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GPU虚拟化概述 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。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，可以完全由用户自己定义使用的GPU量，提高GPU利用率。

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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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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。

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强制签出带原因码 前置条件 座席已签入 场景描述 座席强制签出带原因码。 接口方法 设置成“DELETE”。该接口仅支持DELETE方法，不支持POST、GET和PUT等方法。 接口URI https://ip:port/agentgateway/resource/onlinea

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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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√ √ 磁盘写IOPS √ √ 带内网络流入速率 √ ×（需安装Agent，否则无法获取该监控指标） 带内网络流出速率 √ ×（需安装Agent，否则无法获取该监控指标） 带外网络流入速率 √ √ 带外网络流出速率 √ √ 对于部分监控指标，需云服务器使用的镜像安装vmtools，

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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 处理方法 先使用VNC方式远程登录弹性云服务器，并修改配置文件，然后再使用SSH方式登录。 进入弹性云服务器运行页面，单击“远程登录”。 自动跳转至登录页面，登录root用户，输入密码。 密码为创建弹性云服务器时设置的密码。 在“/et

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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

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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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使用kubectl exec或者前端console登录进入带GPU的容器时，先执行命令export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/nvidia/lib64，然后再执行其他GPU相关的操作命令。 父主题： 容器工作负载类

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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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