硬盘 >= 1GB GPU（可选） 同一个边缘节点上的GPU型号必须相同。 说明： 当前支持Nvidia Tesla系列P4、P40、T4等型号GPU。 含有GPU硬件的机器，作为边缘节点的时候可以不使用GPU。 如果边缘节点使用GPU，您需要在纳管前安装GPU驱动。 目前只有使用

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该指标用于统计每秒写入磁盘的数据量。 ≥0 千字节/秒（kB/s） GPU aom_node_gpu_memory_free_megabytes gpuMemCapacity 显存容量 该指标用于统计测量对象的显存容量。 ≥0 兆字节（MB） aom_node_gpu_memory_usage gpuMemUsage

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cn-north-4.myhuaweicloud.com/release/script/diagnose_gpu.sh 执行bash diagnose_gpu.sh命令，将信息收集到信息文件diagnose_gpu_xxxxx.tar.gz进行自排查或工单联系技术支持。 使用命令获取信息请参考表1。

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name: 'cce-gpu' cce-gpu 结合CCE的GPU插件支持GPU资源分配，支持小数GPU配置。 说明： 1.10.5及以上版本的插件不再支持该插件，请使用xgpu插件。 小数GPU配置的前提条件为CCE集群GPU节点为共享模式，检查集群是否关闭GPU共享，请参见修改C

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GPU A系列 裸金属服务器 无法获取显卡如何解决 问题现象 在A系列裸金属 服务器 上使用PyTorch一段时间后，出现获取显卡失败的现象，报错如下： > torch.cuda.is_available() /usr/local/lib/python3.8/dist-packages/torch/cuda/__init__

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从0制作 自定义镜像 用于创建训练作业（PyTorch+CPU/GPU） 本章节介绍如何从0到1制作镜像，并使用该镜像在ModelArts平台上进行训练。镜像中使用的AI引擎是PyTorch，训练使用的资源是CPU或GPU。 本实践教程仅适用于新版训练作业。 场景描述 本示例使用Linux

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显存已使用量（aom_cluster_gpu_memory_used_megabytes） 该指标用于统计测量对象已使用的显存。 ≥0 兆字节（MB） GPU使用率（aom_cluster_gpu_usage） 该指标用于统计测量对象的GPU使用率。 0～100 百分比（%） 物

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dtype=auto,tensor_parallel_size=${tensor_parallel_size},gpu_memory_utilization=${gpu_memory_utilization},add_bos_token=True,max_model_len=${max_model_len}

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0.9”。 裸机的本地磁盘为物理磁盘，无法扩容，如果存储的数据量大，建议使用SFS存放数据，SFS支持扩容。 GPU规格的资源 表1 GPU cache目录容量 GPU规格 cache目录容量 GP Vnt1 800G 8*GP Vnt1 3T GP Pnt1 800G CPU规格的资源

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Gallery的订阅算法实现花卉识别 示例：从 0 到 1 制作自定义镜像并用于训练（Pytorch+CPU/GPU） 示例：从 0 到 1 制作自定义镜像并用于训练（MPI+CPU/GPU） 使用ModelArts Standard一键完成商超商品识别模型部署 专属资源池训练

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如果业务受损，请提交工单。 硬件问题导致GPU链路异常，驱动无法使用GPU。 虚拟机GPU丢卡告警 vmLostGpuAlarm 重要 虚拟机实际有的GPU卡数量比规格里应分配的GPU卡数量少。 如果业务受损，请提交工单。 虚拟机GPU卡丢失。 GPU温度过高告警 highTemperatureEvent

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13-python3.6-gpu", "tf1.13-python3.7-cpu", "tf1.13-python3.7-gpu", "python3.6", "tf1.13-python3.7-aiflow-gpu", "tf1.13-python3.7-gpu-async", "tensorflow_2

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21 v1.23 v1.25 volcano agent支持资源超卖。 添加针对GPU资源字段的校验admission：nvidia.com/gpu应小于1或者为正整数，volcano.sh/gpu-core.percentage应小于100并为5的倍数。 修复存在PVC绑定失败的场景下，后续提交Pod调度慢的问题。

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页面，单击右上角“升级”。 修改Pod规格。 您可以选择使用GPU（只能在GPU型命名空间下）或不使用GPU。 当前提供3种类型的Pod，包括通用计算型（通用计算型命名空间下使用）、RDMA加速型和GPU加速型（GPU型命名空间下使用）。具体的规格信息请参考约束与限制中的“Pod规格”。

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显的。 虚拟GPU资源调度 支持GPU虚拟化资源调度。 参数名 取值范围 默认值 是否允许修改 作用范围 xGPU true/false true 允许 CCE Standard/ CCE Turbo 支持GPU单卡算力、显存分割与隔离的调度能力 配置建议： 使用GPU的场景默认开启，不使用GPU资源可以选择关闭

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和 memory Integer 边缘节点组内存总数，为边缘节点组所绑定的边缘节点的内存之和 gpu_num Integer 边缘节点组GPU总数，为边缘节点组所绑定的边缘节点的GPU数目之和 nodes Array of EdgeNodeResp objects 绑定的边缘节点详情

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namespace.kubernetes.io/flavor：命名空间的类型，当前支持GPU加速型（gpu-accelerated）和通用计算型（general-computing）。GPU加速型命名空间中可以使用GPU显卡。 调用创建Network接口创建网络，与VPC与子网关联。 {

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范围为“0.1-3072”，单位GB，支持一位小数，不填默认1GB。 GPU类型：请按实际需求填写，取值范围为“无、GPU、D310、Snt9”，如果选择Snt9，GPU需求需要是0、1、2、4、8。 GPU需求：请按实际需求填写，只能输入0到16的正整数。 计算节点标签：请选择

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升级Standard专属资源池驱动 场景介绍 当专属资源池中的节点含有GPU/Ascend资源时，用户基于自己的业务，可能会有自定义GPU/Ascend驱动的需求，ModelArts面向此类客户提供了自助升级专属资源池GPU/Ascend驱动的能力。 驱动升级有两种升级方式：安全升级、强制升级。

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配置后当前不支持修改 Database 否 devices 实例运行需要使用的硬件设备列表，取值范围：{CPU, GPU, NPU}，默认值为CPU CPU,GPU 否 industries 行业列表，范围不限，如"education,media" education 否 scenes

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和 memory Integer 边缘节点组内存总数，为边缘节点组所绑定的边缘节点的内存之和 gpu_num Integer 边缘节点组GPU总数，为边缘节点组所绑定的边缘节点的GPU数目之和 nodes Array of EdgeNodeResp objects 绑定的边缘节点详情

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