GPU 服务器 上配置Lite Server资源软件环境 场景描述 本文旨在指导如何在GPU 裸金属服务器 上，安装NVIDIA、CUDA驱动等环境配置。由于不同GPU预置镜像中预安装的软件不同，您通过Lite Server算力资源和镜像版本配套关系章节查看已安装的软件。下面为常见的软件

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gpuIp与gpuToken用于头显直连GPU服务器，以下简称“C类 CVRParameter构造函数”。 【请求参数】 gpuIP：GPU服务器公网IP。 gpuIP的获取方式，请参考“渲染节点调度”。 gpuToken：访问GPU服务器所需鉴权Token。 gpuToken的获取方式，请参考“渲染节点调度”。

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CloudVR 云服务器 华为云GPU服务器 路由器 华为CPE-pro 带宽 >=80Mbps 请确保用户终端设备所在区域已覆盖5G网络，具体可咨询各运营商。 通过手机连接该5G网络后使用测试网站https://www.speedtest.cn/进行测速。 选择与GPU服务器所在区域的云侧节点

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配置Lite Server软件环境 NPU服务器上配置Lite Server资源软件环境 GPU服务器上配置Lite Server资源软件环境 父主题： Lite Server资源配置

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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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gpuIp与gpuToken用于设备直连GPU服务器，以下简称“C类 CVRParameter构造函数”。 【请求参数】 gpuIP：GPU服务器公网IP。 gpuIP的获取方式，请参考“渲染节点调度”。 gpuToken：访问GPU服务器所需鉴权Token。 gpuToken的获取方式，请参考“渲染节点调度”。

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Display Driver Model）模式。 TCC 模式下，GPU完全用于计算。 WDDM 模式下，GPU同时用于计算和图形。 仅在GPU服务器安装了GRID驱动时才可以切换至WDDM模式。 关于TCC和WDDM，了解更多。 方法二 登录GPU加速型云服务器。 下载gpu-Z并安装。

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，该服务使用华为云内部网络，无需弹性公网IP，为您提供性能更加强大、更加灵活的网络。 云渲游平台使用VPCEP打通各GPU服务器到CVR服务节点的网络，GPU服务器上报健康检查等信息。 单击了解更多 VPC终端节点 相关信息。 云硬盘 EVS 云硬盘（Elastic Volume Service

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TYPE_GPUINFO)：客户端通过账号密码访问IAM云服务，在获取到用户Token和对应的projectID后，访问CVR服务的调度接口，获取到对应区域的GPU服务器的IP和Token，传入SDK内部，完成VR业务的初始化。 该方式适用于对调度策略有定制要求的场景。 您可以根据需要自行提取相关逻辑到自己的客户端中。

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在源端服务器新增数据。对于业务割接后，源端服务器、目的端服务器均有新增数据且需要合并的情况，需要您自行设计解决方案。 GPU服务器驱动问题声明 迁移到GPU服务器出现的驱动相关问题（如：不具备计算加速/图形加速能力），需要您自行安装相关驱动解决。若自行解决无果，华为云可以提供相应的技术支持，但是不承诺解决问题。

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在源端服务器新增数据。对于业务割接后，源端服务器、目的端服务器均有新增数据且需要合并的情况，需要您自行设计解决方案。 GPU服务器驱动问题声明 迁移到GPU服务器出现的驱动相关问题（如：不具备计算加速/图形加速能力），需要您自行安装相关驱动解决。若自行解决无果，华为云可以提供相应的技术支持，但是不承诺解决问题。

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mit值做比较，当大于该值时，当前的VRActivity出栈并触发该方法。 建议在此处加入重连逻辑，保证重新打开应用后，能够快速连接至GPU服务器。 父主题： 附录

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头显一直显示“等待连接中” 排查思路 检查头显是否连接到平台并获取可连接GPU服务器的EIP。 检查云服务器安全组是否放通对应端口。 操作步骤 在头显连接的时候，检查云服务器列表页的云服务器是否状态为正常，如图1所示。 如果云服务器状态由“闲置”变为“正常”，表示头显已连接至VR云渲游平台，请直接跳转至2。

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NK，可以通过相关命令查询GPU拓扑模式： nvidia-smi topo -m 图1 查询GPU拓扑模式 操作步骤 使用以下脚本测得GPU服务器内NVLINK带宽性能。 import torch import numpy as np device = torch.device("cuda")

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应用场景 Notebook等线上开发工具工程化开发体验不如IDE，但是本地开发服务器等资源有限，运行和调试环境大多使用团队公共搭建的CPU或GPU服务器，并且是多人共用，这带来一定的环境搭建和维护成本。因此使用本地IDE+远程Notebook结合的方式，可以同时享受IDE工程化开发和云

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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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创建GPU函数 GPU函数概述 自定义镜像 方式创建GPU函数 定制运行时方式创建GPU函数 父主题： 创建函数

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GPU调度概述 工作负载支持使用节点GPU资源，GPU资源使用可以分为如下两种模式： GPU静态分配（共享/独享）：按比例给Pod分配GPU显卡资源，支持独享（分配单张/多张显卡）和共享（部分显卡）方式。 GPU虚拟化：U CS On Premises GPU采用xGPU虚拟化技术

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GPU故障处理 前提条件 如需将GPU事件同步上报至AOM，集群中需安装云原生日志采集插件，您可前往AOM服务查看GPU插件隔离事件。 GPU插件隔离事件 当GPU显卡出现异常时，系统会将出现问题的GPU设备进行隔离，详细事件如表1所示。 表1 GPU插件隔离事件 事件原因 详细信息

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GPU驱动概述 GPU驱动概述 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

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支持NVIDIA Tesla P4 GPU卡，单实例最大支持4张P4 GPU卡。 提供GPU硬件直通能力。 单GPU单精度计算能力最高5.5 TFLOPS。 单GPU INT8计算能力最高22 TOPS。 单GPU提供8GiB ECC显存，带宽192GiB/s。 GPU内置硬件视频编解码引擎，

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