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监控指标的弹性伸缩实践 GPU故障处理 父主题： 调度

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GPU负载 使用Tensorflow训练神经网络 使用Nvidia-smi工具

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GPU加速型实例卸载GPU驱动 操作场景 当GPU加速型 云服务器 需手动卸载GPU驱动时，可参考本文档进行操作。 GPU驱动卸载命令与GPU驱动的安装方式和操作系统类型相关，例如： Windows操作系统卸载驱动 Linux操作系统卸载驱动 Windows操作系统卸载驱动 以Windows

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GPU节点使用nvidia驱动启动容器排查思路 集群中的节点是否有资源调度失败的事件？ 问题现象： 节点运行正常且有GPU资源，但报如下失败信息： 0/9 nodes are aviable: 9 insufficient nvida.com/gpu 排查思路： 确认节点标签是否已经打上nvidia资源。

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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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GPU函数管理 Serverless GPU使用介绍 部署方式 函数模式

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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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计算加速型P2vs 计算加速型P2s（主售） 计算加速型P2v 计算加速型P1 推理加速型Pi2（主售） 推理加速型Pi1 相关操作链接： 适用于GPU加速实例的镜像列表 GPU加速型实例安装GRID驱动 GPU加速型实例安装Tesla驱动及CUDA工具包 表1 GPU加速实例总览 类别 实例

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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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GPU计算型 GPU计算单元包含的计算资源主要适用于政企用户部署GPU密集型业务到CloudPond上使用的场景，对应华为云E CS 的实例包含Pi系列，用户可根据机型规格情况选择对应的计算资源商品。具体规格请参考表1。 表1 GPU计算单元 名称 算力配置 描述 GPU计算单元-汇聚型-2Pi2

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8.126”，如下所示。 GPU Pod的详细规格和显卡驱动的说明请参见Pod规格。 图2 选择GPU容器规格 选择需要的容器镜像，这里选择的上传到镜像容器仓库的tensorflow镜像。 在容器设置下面的高级设置中，挂载一个NFS类型的文件存储卷，用于保存训练后的数据。 图3 挂载NFS存储

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容器 容器组件是一种有位置布局能力的组件。拖动其他组件到容器内，对组件的布局进行设置。 在表单开发页面，从“基础组件”中拖拽“容器”组件至表单设计区域，并在设计好“容器”属性后，拖拽其他组件（如输入框、下拉框等）至“容器”中。如图1。 图1 容器 属性 字段状态：指成员在访问表单时，对该字段的可见、可编辑权限。

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er的机器上使用。 容器和虚拟机具有相似的资源隔离和分配方式，容器虚拟化了操作系统而不是硬件，更加便携和高效。 图1 容器 vs 虚拟机 相比于使用虚拟机，容器有如下优点： 更高效的利用系统资源 由于容器不需要进行硬件虚拟以及运行完整操作系统等额外开销，容器对系统资源的利用率更高

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容器 容器组件是一种有位置布局能力的组件。拖动其他组件到容器内，对组件的布局进行设置。 在表单开发页面，从“基础组件”中拖拽“容器”组件至表单设计区域，并在设计好“容器”属性后，拖拽其他组件（如输入框、下拉框等）至“容器”中。如图1。 图1 容器 属性 字段状态：指成员在访问表单时，对该字段的可见、可编辑权限。

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容器 合理分配容器计算资源 升级实例过程中实现业务不中断 通过特权容器功能优化内核参数 使用Init容器初始化应用 容器与节点时区同步 容器网络带宽限制的配置建议 使用hostAliases参数配置Pod的/etc/hosts文件 CCE容器中 域名 解析的最佳实践 CCE中使用x86和ARM双架构镜像

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容器 云容器引擎 CCE 容器镜像服务 SWR 父主题： SCP授权参考

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管理GPU加速型ECS的GPU驱动 GPU驱动概述 Tesla驱动及CUDA工具包获取方式 （推荐）GPU加速型实例自动安装GPU驱动（Linux） （推荐）GPU加速型实例自动安装GPU驱动（Windows） GPU加速型实例安装GRID驱动 GPU加速型实例安装Tesla驱动及CUDA工具包

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GPU驱动故障 G系列弹性云 服务器 GPU驱动故障 GPU驱动异常怎么办？ GPU驱动不可用 GPU设备显示异常 T4 GPU设备显示异常 GPU实例启动异常，查看系统日志发现NVIDIA驱动空指针访问怎么办？

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检查节点是否存在gpu设备，gpu驱动是否安装且运行正常。edgectl check gpu无检查节点GPU设备：检查成功返回结果：检查失败返回结果：检查失败时，会打印错误码，用户可以根据错误码在所提供的文档链接中获取相应的帮忙。

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显存总量 GPU卡-显存使用量 字节 每张GPU的显存使用量 计算公式：显卡上容器显存使用总量/显卡的显存总量 GPU卡-算力使用率 百分比 每张GPU卡的算力使用率 计算公式：显卡上容器算力使用总量/显卡的算力总量 GPU卡-温度 摄氏度 每张GPU卡的温度 GPU-显存频率 赫兹

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边缘节点资源不足 容器镜像拉取失败 请参见容器镜像拉取失败。 边缘节点不满足下发要求 确认边缘节点资源信息是否正确。 如果边缘应用需要使用NPU、GPU资源，请确认注册和纳管的边缘节点是否选择了对应的类型。 在边缘节点通过docker ps命令查看NPU、GPU容器（npu-dev

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