ker logs {容器id}查看归类结果，可以看到结果：tabby cat。 使用GPU 创建一个普通job，镜像输入第三方镜像bvlc/caffe:gpu，设置对应的容器规格。 启动命令添加python /home/caffeEx00_GPU.py。 挂载刚刚导入的OBS存储盘：

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收费，计费规则请参见产品价格详情。 对于Pod中只有一个容器能使用GPU，如果您的Pod中有个多个容器，您可以通过“开启GPU”这个开关选择哪个容器使用GPU。 您还可以为容器做如下高级设置： 存储：支持挂载持久化卷到容器中，以实现数据文件的持久化存储，当前支持云硬盘存储卷、文件

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对于GPU加速型Pod（仅GPU型命名空间下才可以选择），Pod中只有一个容器能使用GPU，如果您的Pod中有多个容器，您可以通过开启GPU这个开关选择哪个容器使用GPU。 您还可以为容器做如下高级设置： 存储：支持挂载持久化卷到容器中，以实现数据文件的持久化存储，当前支持云硬盘存储卷、文件存储卷和极

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监控GPU虚拟化资源 本章介绍如何在U CS 控制台界面查看GPU虚拟化资源的全局监控指标。 前提条件 完成GPU虚拟化资源准备。 当前本地集群内存在节点开启GPU虚拟化能力。 当前本地集群开启了监控能力。 GPU虚拟化监控 登录UCS控制台，在左侧导航栏选择“容器智能分析”。 选择

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:8之间 一个Pod内最多支持5个容器，单个容器最小配置是0.25核、0.2GB，最大同容器实例的最大配置 Pod中所有容器和InitContainer（启动容器）规格中的request和limit相等 详情请参见Pod规格计算方式。 GPU加速型Pod提供NVIDIA TeslaV100

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ver）业务迁移走。 A050931 训练toolkit 预检容器 训练预检容器检测到GPU错误。 训练预检容器检测到GPU错误。 A050932 训练toolkit 预检容器 训练预检容器检测IB错误。 训练预检容器检测IB错误。 父主题： 资源池

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能。 提供高性能、异构的基础设施（x86 服务器 、GPU加速型服务器、Ascend加速型服务器），容器直接运行在物理服务器上。 使用Kata容器提供虚拟机级别的安全隔离，结合自有硬件虚拟化加速技术，提供高性能安全容器。 多集群统一管理，容器负载统一调度，使用上无需感知集群存在。 基

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当集群中包含GPU节点时，才能设置GPU配额，且集群中需安装CCE AI套件（NVIDIA GPU）插件。 不限制：表示不使用GPU。 独享：单个容器独享GPU。 共享：容器需要使用的GPU百分比，例如设置为10%，表示该容器需使用GPU资源的10%。 关于如何在集群中使用GPU，请参见使用Kubernetes默认GPU调度。

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成功申请到GPU资源 紧急 获取GPU信息失败 边缘节点配置GPU使能时，查询GPU信息失败 成功查询到GPU信息 紧急 AK/SK无效 EdgeHub连续10次分发临时AK/SK，检测到过期或者状态异常 EdgeHub成功分发临时AK/SK 重要 应用重启 应用容器异常重启 无需清除

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管理容器部署组件容器配置 设置组件环境变量 设置组件启动命令和生命周期 设置数据存储 设置应用日志策略 设置健康检查 父主题： 组件管理

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containers：Pod中容器的定义。 image：创建容器使用的镜像。 resources.limits：容器使用资源的大小限制，即容器使用的资源不能超过这个限制。 resources.requests：容器申请使用资源的大小。 Nginx负载创建完后，您可以在云容器实例控制台云容器实例控制台查看到负载。

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节点--XGPU设备显存分配量 GPU卡--XGPU设备显存使用率 GPU卡--XGPU设备显存分配量 GPU卡--XGPU设备显存分配率 GPU卡--XGPU设备算力使用率 GPU卡--XGPU设备数量 GPU卡--调度策略 GPU卡--不健康的XGPU设备数量 容器显存分配量 容器算力使用率 容器显存使用量

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通过nvidia.com/gpu指定申请GPU的数量，支持申请设置为小于1的数量，比如nvidia.com/gpu: 0.5，这样可以多个Pod共享使用GPU。GPU数量小于1时，不支持跨GPU分配，如0.5 GPU只会分配到一张卡上。 使用nvidia.com/gpu参数指定GPU数量时，re

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当集群中包含GPU节点时，才能设置GPU配额，且集群中需安装CCE AI套件（NVIDIA GPU）插件。 不限制：表示不使用GPU。 独享：单个容器独享GPU。 共享：容器需要使用的GPU百分比，例如设置为10%，表示该容器需使用GPU资源的10%。 关于如何在集群中使用GPU，请参见使用Kubernetes默认GPU调度。

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共享资源池由云容器实例CCI服务的 Serverless Container（无服务器容器）引擎支撑。让您无需创建和管理服务器集群即可直接运行容器。 使用云容器实例，您不再需要关注集群和服务器，通过简单的配置即可快速创建容器负载。如果作业是成熟稳定的，建议您使用云容器实例环境，可以省去对资源的关注。

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安装nvidia-fabricmanager服务 A100/A800 GPU支持 NvLink & NvSwitch，若您使用多GPU卡的机型，需额外安装与驱动版本对应的nvidia-fabricmanager服务使GPU卡间能够互联，否则可能无法正常使用GPU实例。 本文以驱动版本470.103

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复制数据至容器中空间不足 问题现象 ModelArts训练作业运行时，日志中遇到如下报错，导致数据无法复制至容器中。 OSError:[Errno 28] No space left on device 原因分析 数据下载至容器的位置空间不足。 处理方法 请排查是否将数据下载至“

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NVIDIA GPU驱动漏洞公告（CVE-2021-1056） 漏洞详情 NVIDIA公布了关于NVIDIA GPU驱动的一个漏洞CVE-2021-1056，该漏洞是存在于NVIDIA GPU驱动程序中与设备隔离相关的安全漏洞。当容器以非特权模式启动，攻击者利用这个漏洞，通过在容器中创建

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兼容Kubernetes默认GPU调度模式 开启GPU虚拟化后，默认该GPU节点不再支持使用Kubernetes默认GPU调度模式的工作负载，即不再支持使用nvidia.com/gpu资源的工作负载。如果您在集群中已使用nvidia.com/gpu资源的工作负载，可在gpu-device-p

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对于GPU驱动版本与您业务应用的兼容性（GPU驱动版本与CUDA库版本的兼容性），CCE不保证两者之间兼容性，请您自行验证。 对于已经安装GPU驱动的自定义操作系统镜像，CCE无法保证其提供的GPU驱动与CCE其他GPU组件兼容（例如监控组件等）。 如果您使用不在GPU驱动支持

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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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