将模型复制到多个GPU上 将一个Batch的数据均分到每一个GPU上 各GPU上的模型进行前向传播，得到输出 主GPU（逻辑序号为0）收集各GPU的输出，汇总后计算损失 分发损失，各GPU各自反向传播梯度 主GPU收集梯度并更新参数，将更新后的模型参数分发到各GPU 具体流程图如下：

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args.gpu is not None: torch.cuda.set_device(args.gpu) model.cuda(args.gpu) # When using a single GPU per process

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args.gpu is not None: torch.cuda.set_device(args.gpu) model.cuda(args.gpu) # When using a single GPU per process

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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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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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使用GPU A系列裸金属服务器有哪些注意事项？ 使用华为云A系列裸金属服务器时有如下注意事项： nvidia-fabricmanager版本号必须和nvidia-driver版本号保持一致，可参考安装nvidia-fabricmanag方法。 NCCL必须和CUDA版本相匹配，可单击此处可查看配套关系和安装方法。

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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监控指标的工作负载弹性伸缩配置 GPU虚拟化节点弹性伸缩配置 GPU故障处理 父主题： 调度

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镜像二：pytorch1.10-cuda10.2-cudnn7-ubuntu18.04 表4 pytorch1.10-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 Pytorch 1.10 是 （cuda 10.2）

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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。 Step4 制作自定义镜像 目标：构建安装好如下

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可以从以下角度排查： 请检查CUDA_VISIBLE_DEVICES设置的值是否与作业规格匹配。例如您选择4卡规格的作业，实际可用的卡ID为0、1、2、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。

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Lite Server GPU A系列裸金属服务器如何进行RoCE性能带宽测试？ GPU A系列裸金属服务器节点内如何进行NVLINK带宽性能测试方法？ 如何将Ubuntu20.04内核版本从低版本升级至5.4.0-144-generic？ 如何禁止Ubuntu 20.04内核自动升级？

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"modelarts-job-dev-image/tensorflow-gpu-cuda10-cp36-horovod0162:1.13.1", "gpu_image_url" : "modelarts-job-dev-image/tensorflow-gpu-cuda10-cp36-horovod0162:1

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日志提示"No CUDA-capable device is detected" 问题现象 在程序运行过程中，出现如下类似错误。 1.‘failed call to cuInit: CUDA_ERROR_NO_DEVICE: no CUDA-capable device is detected’

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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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信息。 安装配置Agent相关操作请参考云监控服务“Agent安装配置方式说明”。Agent安装配置完成后，请勿删除Agent进程，否则，会导致监控数据无法上报。 GPU加速型实例若要进行GPU监控，需要安装Agent及对应的GPU监控插件，安装方法，请参见异构类实例安装支持对应监控的CES

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合计 - 11975.53元 + OBS服务产生费用 表2 资源和成本规划（包年包月） 华为云服务 配置示例 每月预估花费 弹性云服务器 ECS 区域：亚太-新加坡 计费模式：包月 规格：GPU加速型 Pi2 | 8核 | 32GB | 加速卡：1 * NVIDIA T4 / 1 *

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当前节点未安装GPU驱动。未安装GPU驱动。参考GPU设备的指导文档，安装GPU驱动。

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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

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04。您可以准备相同规格的弹性云服务器ECS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。 Step4 制作自定义镜像 目标：构建安装好如下

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云容器实例支持使用NVIDIA GPU的驱动版本为460.106和418.126，您应用程序中使用的CUDA需满足如表3所示的配套关系。CUDA与驱动的配套关系来源于NVIDIA官网，详细信息请参见CUDA Compatibility。 表3 NVIDIA GPU驱动与CUDA配套关系 NVIDIA

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为什么exec进入容器后执行GPU相关的操作报错？ 问题现象： exec进入容器后执行GPU相关的操作（例如nvidia-smi、使用tensorflow运行GPU训练任务等）报错“cannot open shared object file: No such file or directory”。

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