04。您可以准备相同规格的弹性 云服务器 E CS 或者应用本地已有的主机进行 自定义镜像 的制作。 购买ECS 服务器 的具体操作请参考购买并登录Linux弹性云服务器。“CPU架构”选择“x86计算”，“镜像”选择“公共镜像”，推荐使用Ubuntu18.04的镜像。 Step5 制作自定义镜像 目标：构建安装好如下

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Vnt1 裸金属服务器 用PyTorch报错CUDA initialization:CUDA unknown error 问题现象 在Vnt1 GPU裸金属服务器（Ubuntu18.04系统），安装NVIDIA 470+CUDA 11.4后使用“nvidia-smi”和“nvcc - V”显示正确的安装信息，然后

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0-tensorflow_2.1.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 horovod_0.22.1-pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 MPI mindspore_1.3.0-cuda_10.1-py_3

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appeares to be a GPU,but CUDA is not enabled” 原因分析 出现该问题的可能原因如下： 新安装的包与镜像中带的CUDA版本不匹配。 处理方法 必现的问题，使用本地Pycharm远程连接Notebook调试安装。 先远程登录到所选的镜像，使用“nvcc

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A系列裸金属服务器使用CUDA cudaGetDeviceCount()提示CUDA initializat失败 问题现象 在A系列GPU裸金属服务器上，系统环境是ubuntu20.04+nvidia515+cuda11.7，使用Pytorch2.0时出现如下错误： CUDA initialization:

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础镜像构建自定义镜像，用于部署推理服务。 X86架构（CPU/GPU）的推理基础镜像 表1 TensorFlow AI引擎版本 支持的运行环境 镜像名称 URI 2.1.0 CPU GPU(cuda10.1) tensorflow_2.1.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18

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k（在基础镜像中安装化学分子格式转换工具Open Babel），详细步骤如下所示： 步骤1：安装容器引擎 步骤2：获取Notebook基础镜像 步骤3：制作并上传镜像 步骤4：创建并使用Notebook 步骤1：安装容器引擎 在制作自定义镜像时，您需要准备一台安装有Docker的

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driver / cuda driver combination</module> 解决方式 先排查cuda和torch版本是否兼容。 # cuda版本 nvcc --version # nvidia-smi版本 nvidia-smi # torch版本（要确定用户用的哪个conda下的python）

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可尝试重装nvidia/cuda/nvidia-fabricmanager， 重装后再测试又恢复到了正式模式，GPU0和GPU4之间带宽恢复到370GB/s。 可能原因如下，仅供参考： 驱动程序问题：可能是由于驱动程序没有正确安装或配置，导致NVLINK带宽受限。重新安装nvidia驱动

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如何查看Notebook使用的cuda版本？ 执行如下命令查看环境中的cuda版本。 ll /usr/local | grep cuda 举例： 图1 查看当前环境的cuda版本 如图1所示，当前环境中cuda版本为10.2 父主题： 环境配置相关

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业务上报nvidia版本和cuda版本不匹配？ 容器中查看cuda的版本，执行如下命令： cat /usr/local/cuda/version.txt 然后查看容器所在节点的nvidia驱动版本支持的cuda版本范围，是否包含容器中的cuda版本。 相关链接 工作负载异常：GPU节点部署服务报错

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不同实例的资源池安装的cuda和驱动版本号分别是什么？ 专属资源池的cuda和驱动版本是可以根据用户的要求安装。如果需要调整，需提工单。 父主题： Standard资源池

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在使用GPU加速型实例前，请确保实例已安装GPU驱动以获得相应的GPU加速能力。 GPU加速型实例支持两种类型的驱动：GRID驱动和Tesla驱动。 当前已支持使用自动化脚本安装GPU驱动，建议优先使用自动安装方式，脚本获取以及安装指导请参考（推荐）自动安装GPU加速型ECS的GPU驱动

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0-tensorflow_2.1.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 horovod_0.22.1-pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 MPI mindspore_1.3.0-cuda_10.1-py_3

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ubuntu-18.04 cuda-11.1 python-3.7.13 openmpi-3.0.0 此处介绍如何通过编写Dockerfile文件制作自定义镜像的操作步骤。 安装Docker。 以Linux x86_64架构的操作系统为例，获取Docker安装包。您可以使用以下指令安装Docke

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ubuntu-18.04 cuda-11.1 python-3.7.13 openmpi-3.0.0 此处介绍如何通过编写Dockerfile文件制作自定义镜像的操作步骤。 安装Docker。 以Linux x86_64架构的操作系统为例，获取Docker安装包。您可以使用以下指令安装Docke

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操作系统相关问题 云服务器是否有图形界面？ CentOS 6系列弹性云服务器如何安装图形化界面？ CentOS 7系列弹性云服务器如何安装图形化界面？ Ubuntu系列弹性云服务器如何安装图形化界面？ Debian系列弹性云服务器如何安装图形化界面？ Linux弹性云服务器发生kdump时，操作系统无响应

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状态码MBBLACK，应该怎么处理？ 状态码来源 状态码 状态码说明 可能原因 处理建议 供应商平台 MBBLACK 号码黑名单。 手机号码位于黑名单中，可能是该号码回复过退订信息或者该号码用户向工信部投诉过。 如确认该手机需要接收短信，请联系华为云客服解除黑名单。 供应商 MBBLACK

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initialize NVML 问题现象 华为云裸金属服务器，NVIDIA驱动卸载后重新安装。 （1）已卸载原有版本NVIDIA驱动和CUDA版本，且已安装新版本的NVIDIA驱动和CUDA版本 （2）执行nvidia-smi失败，提示Failed to initialize NVML:

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工作负载异常：GPU节点部署服务报错 问题现象 客户在CCE集群的GPU节点上部署服务出现如下问题： 容器无法查看显存。 部署了7个GPU服务，有2个是能正常访问的，其他启动时都有报错。 2个是能正常访问的CUDA版本分别是10.1和10.0 其他服务CUDA版本也在这2个范围内

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资源和成本规划 该解决方案主要部署如下资源，不同产品的花费仅供参考，具体请参考华为云官网价格，实际以收费账单为准： 表1 资源和成本规划（按需计费） 华为云服务 配置示例 每月预估花费 弹性云服务器ECS 按需计费：16.49元/小时 区域：华北-北京四 计费模式：按需计费 规格：

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