64位操作系统为例，介绍GPU加速型 云服务器 卸载NVIDIA驱动（驱动版本462.31）的操作步骤。 登录弹性云 服务器 。 单击“开始”，打开“控制面板”。 在控制面板中，单击“卸载程序”。 图1 单击卸载程序 右键单击要卸载的NVIDIA驱动，单击“卸载/更改”。 图2 卸载驱动 在弹出的“NVIDIA

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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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管理GPU加速型E CS 的GPU驱动 GPU驱动概述 Tesla驱动及CUDA工具包获取方式 （推荐）自动安装GPU加速型ECS的GPU驱动（Linux） （推荐）自动安装GPU加速型ECS的GPU驱动（Windows） 手动安装GPU加速型ECS的GRID驱动 手动安装GPU加速型ECS的Tesla驱动

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04、Ubuntu22.04。 如果在支持的Linux公共镜像中没有您需要的操作系统及版本，请参考手动安装GPU加速型ECS的Tesla驱动，手动安装GPU驱动。 如果您使用的是私有镜像，请确保镜像已安装了Cloud-init组件及安装GPU驱动所需的依赖，且需使用驱动脚本所支持的Linux操作系统及版本。

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支持GPU监控的环境约束 仅支持Linux操作系统，且仅部分Linux公共镜像版本支持GPU监控，详情见：Agent支持的系统有哪些？ 支持的规格：G6v、G6、P2s、P2v、P2vs、G5、Pi2、Pi1、P1系列的ECS，P、Pi、G、KP系列的BMS。 已安装lspci工

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如果GPU加速型实例已安装GPU驱动，需要先卸载原驱动后再安装新的目标驱动。 当前仅部分GPU加速型实例的规格、部分Windows操作系统版本支持通过脚本自动安装GPU驱动。 Windows Server 2016 数据中心版 Windows Server 2019 数据中心版 如果您的规格、操作系统或驱动版本不支

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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监控指标的弹性伸缩实践 GPU故障处理 父主题： 调度

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CCE推荐的GPU驱动版本列表 对于CCE集群，各系统推荐使用驱动版本如下表，若使用非CCE推荐驱动版本，需要您自行验证机型、系统及驱动版本间的配套兼容性。您可以根据您的应用所使用的CUDA Toolkit版本，对照CUDA Toolkit与NVIDIA驱动的版本兼容性列表，选择合适的NVIDIA驱动版本。

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CDN是否支持配置带端口的加速 域名 ？ 加速域名端口：目前CDN默认支持的加速域名端口为80、443，不支持特殊端口访问，如有特殊端口，建议换成默认端口。 如果您的加速域名通过后台配置了特殊端口，您可以前往“CDN控制台->基本配置->加速域名端口”查看。 如果需要开启/关闭特殊端口访问，请提交工单申请。

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值之间的差异程度的值。 求和值：指在聚合周期内原始值相加得到的值。 原始值 比较关系 比较检测指标值和阈值的关系。 比较关系分为>、>=、<、<=。 > 阈值 设置监控指标达到的临界值。 70 弹性伸缩支持的监控指标 弹性伸缩支持的监控指标如表1所示。 表1 弹性伸缩支持的监控指标

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使用限制 弹性伸缩服务自动创建的云服务器不会调度到专属主机上，但是对专属主机上创建的云服务器手动添加到弹性伸缩组不做功能限制。 只支持按需付费的公共云服务器迁移到专属主机上。 带本地盘、GPU等特殊云服务器不支持在专属主机之间以及公共池与专属主机之间迁移。

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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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弹性云服务器的主机名带后缀novalocal，这正常吗？ 问题描述 用户使用hostname命令查看不同镜像的弹性云服务器主机名，发现部分镜像的弹性云服务器主机名带后缀“.novalocal”，如示例所示： 假设创建弹性云服务器时，用户自定义的主机名是“abc”，使用hostna

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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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GPU相关问题 日志提示"No CUDA-capable device is detected" 日志提示“RuntimeError: connect() timed out” 日志提示“cuda runtime error (10) : invalid device ordinal

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GPU计算型 GPU计算单元包含的计算资源主要适用于政企用户部署GPU密集型业务到CloudPond上使用的场景，对应华为云ECS的实例包含Pi系列，用户可根据机型规格情况选择对应的计算资源商品。具体规格请参考表1。 表1 GPU计算单元 名称 算力配置 描述 GPU计算单元-汇聚型-2Pi2

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带外主机 本章节介绍如何管理带外主机的操作。 迁移主机 迁移主机需要先获取基础运维角色权限，权限申请操作请参见申请权限。 进入运维中心工作台。 在顶部导航栏单击“专项角色”，在下拉列表中选择“基础运维角色”。 单击，选择“运维 > 主机管理服务（VMS）”。 选择左侧导航栏的“主机列表

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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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GPU函数管理 Serverless GPU使用介绍 部署方式 函数模式

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执行cat /proc/xgpu/{GPU卡序号}/meminfo，注意替换命令中的{GPU卡序号}为步骤2获取的GPU卡序号，观测GPU虚拟化的可用显存。 比较步骤2和步骤3的可用显存。 由于GPU厂商的驱动程序，本身就会占用一定量的物理显存，量级在300MB左右，这属于正常现象。例如Tesla

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