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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推理基础镜像详情Pytorch（CPU/GPU） ModelArts提供了以下Pytorch（CPU/GPU）推理基础镜像： 引擎版本一：pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 引擎版本二：pytorch_1.8.2-cuda_11.1-py_3

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G系列弹性 云服务器 GPU驱动故障 问题描述 在Windows系统的G系列弹性云 服务器 中，无法打开NVIDIA 控制面板，GPU驱动无法使用或GPU驱动显示异常。 可能原因 GPU驱动状态异常。 处理方法 打开Windows设备管理器，在显示适配器中查看GPU驱动状态。 GPU驱动显示

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手动更新GPU节点驱动版本 一般情况下，您可以通过CCE AI套件（NVIDIA GPU）插件配置节点的驱动文件路径，节点重启后会自动安装驱动。您也可以手动更新驱动的方式进行更新。 手动更新GPU节点的驱动版本为临时方案，适用于需要对某个节点进行差异化配置的场景，但节点重启后将自动重置为GPU插件配置中指定的版本。

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args.cuda = not args.no_cuda and torch.cuda.is_available() hvd.init() if args.cuda: # Horovod: pin GPU to local rank. torch.cuda.set_device(hvd

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。 本章节介绍如何使用 自定义镜像 创建Notebook（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

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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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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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GPU裸金属服务器更换NVIDIA驱动后执行nvidia-smi提示Failed to 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

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ModelArts的推理平台提供了一系列的基础镜像，用户可以基于这些基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 URI 2.1.0 CPU GPU(cuda10.1) swr.{region_id}.myhuaweicloud

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installing：安装中，表示插件正在安装中。 installFailed：安装失败，表示插件安装失败，需要卸载后重新安装。 upgrading：升级中，表示插件正在更新中。 upgradeFailed：升级失败，表示插件升级失败，可重试升级或卸载后重新安装。 deleting：删除中，表示插件正在删除中。

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镜像一：conda3-cuda10.2-cudnn7-ubuntu18.04 表1 conda3-cuda10.2-cudnn7-ubuntu18.04镜像介绍 AI引擎框架 是否使用 GPU （CUDA 版本） URL 包含的依赖项 无 是 （cuda 10.2） swr.{region_id}

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、3，但是您在进行cuda相关的运算时，例如"tensor.to(device="cuda:7")"，将张量搬到了7号GPU卡上，超过了实际可用的ID号。 如果cuda相关运算设置的卡ID号在所选规格范围内，但是依旧出现了上述报错。可能是该资源节点中存在GPU卡损坏的情况，导致实际能检测到的卡少于所选规格。

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多关于GPU驱动版本的介绍，请参见Tesla驱动及CUDA工具包获取方式。 安装过程大约需要5~10分钟，在安装完成前，请勿关机或重启云服务器，避免安装失败。 安装完成后，云服务器会自动重启。 如果云服务器切换操作系统，则已自动安装的GPU驱动会失效。 如果GPU驱动安装失败或失

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强制关机导致文件系统损坏，Linux弹性云服务器启动失败 鲲鹏CentOS 7和中标麒麟NKASV 7云服务器使用GNOME图形化后鼠标不可用怎么办？ 怎样查看GPU加速型云服务器的GPU使用率？ GPU加速云服务器 出现NVIDIA内核崩溃，如何解决？ 父主题： 操作系统管理

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Ubuntu系列弹性云服务器如何安装图形化界面？ 操作场景 为了提供纯净的弹性云服务器系统给客户，Ubuntu系列弹性云服务器默认未安装图形化界面，如果您需要使用图形化界面，请参见本节内容进行安装。 对于GPU加速型弹性云服务器，在安装图形化界面后，还需要配置X Server、x

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FAQ GPU A系列裸金属服务器没有任务，GPU被占用问题 GPU A系列裸金属服务器无法获取显卡问题解决方法 GPU A系列裸金属服务器RoCE带宽不足问题解决方法 GPU裸金属服务器更换NVIDIA驱动后执行nvidia-smi提示Failed to initialize NVML

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推理基础镜像详情TensorFlow（CPU/GPU） ModelArts提供了以下TensorFlow（CPU/GPU）推理基础镜像： 引擎版本一：tensorflow_2.1.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 引擎版本二： tensorflow_1

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手动安装GPU加速型E CS 的GRID驱动 操作场景 GPU加速型实例如需使用OpenGL/DirectX/Vulkan等图形加速能力则需要安装GRID驱动并自行购买和配置使用GRID License。此外，GRID驱动配合vDWS类型License，也支持CUDA，用来满足既需要计算加速也需要图形加速的场景。

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运行镜像，如pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 request_mode Array of strings 请求模式，AI引擎支持部署为同步在线服务或异步在线服务 sync（同步在线服务） async (异步在线服务） accelerators

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通过后续章节，您可以了解以下内容： 弹性云服务器当前支持的基础监控指标 弹性云服务器操作系统监控的监控指标（安装Agent） 弹性云服务器进程监控的监控指标（安装Agent） GPU加速型实例安装GPU监控插件（Linux，公测） 如何自定义弹性云服务器告警规则 如何查看弹性云服务器运行状态进行日常监控

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