GPU裸金属 服务器 环境配置 GP Vnt1裸金属服务器EulerOS 2.9安装NVIDIA 515+CUDA 11.7 GP Vnt1裸金属服务器Ubuntu 18.04安装NVIDIA 470+CUDA 11.4 GP Vnt1裸金属服务器的Docker模式环境搭建 GP Ant8裸金属服务器Ubuntu

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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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GPU/NPU Pod重建风险检查异常处理 检查项内容 检查当前集群升级重启kubelet时，节点上运行的GPU/NPU业务容器是否可能发生重建，造成业务影响。 解决方案 请确保在业务影响可控的前提下（如业务低峰期）进行集群升级，以消减业务容器重建带来的影响。如需帮助，请联系运维人员获取支持。

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Caffe-GPU-py36通用模板 简介 搭载Caffe1.0 GPU版AI引擎，运行环境为“python3.6”，内置输入输出模式为未定义模式，请根据模型功能或业务场景重新选择合适的输入输出模式。使用该模板导入模型时请选择到包含模型文件的model目录。 模板输入 存储在OB

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部署GPU服务支持的Cuda版本是多少？ 默认支持Cuda版本为10.2，如果需要更高的版本，可以提工单申请技术支持。 父主题： 功能咨询

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SA与HSS服务的区别？ 服务含义区别 态势感知（Situation Awareness，SA）是华为云可视化威胁检测和分析的安全管理平台。着重呈现全局安全威胁攻击态势，统筹分析多服务威胁数据和云上安全威胁，帮助企业构建全局安全体系，呈现全局安全攻击态势。 主机安全服务（Host Security

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GPU加速云服务器 出现NVIDIA内核崩溃，如何解决？ 问题描述 GPU加速型 云服务器 在运行过程中发生crash，重启云服务器后检查日志，发现没有打印NVIDIA驱动堆栈日志。 图1 堆栈日志信息 可能原因 云服务器在运行过程中遇到NVIDIA官方驱动bug，导致云服务器内核崩溃。

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基于GPU监控指标的弹性伸缩实践 集群中包含GPU节点时，可通过GPU指标查看节点GPU资源的使用情况，例如GPU利用率、显存使用量等。在获取GPU监控指标后，用户可根据应用的GPU指标配置弹性伸缩策略，在业务波动时自适应调整应用的副本数量。 前提条件 目标集群已创建，且集群中包含GPU节点，并已运行GPU相关业务。

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云容器引擎CCE集群和gpu-beta插件推荐安装的NVIDIA GPU驱动，尚未出现在NVIDIA官方信息中。如果将来有新的官方信息变化，我们将及时跟进帮助您升级修复。 如果您是自行选择安装的NVIDIA GPU驱动或更新过节点上的GPU驱动，请参考上图确认您安装的GPU驱动是否受该漏洞影响。

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备份和快照的区别是什么？ 备份和快照为存储在云硬盘中的数据提供冗余备份，确保高可靠性，两者的主要区别如表1所示。 表1 备份和快照的区别 指标 存储方案 数据同步 容灾范围 业务恢复 备份 与云硬盘数据分开存储，存储在对象存储（OBS）中，可以实现在云硬盘存储损坏情况下的数据恢复

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容灾和备份的差别请参见容灾和备份的区别是什么。

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描述信息，少于等于250个字符。 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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点剩余核数大小。 gpu 否 Number 所需GPU卡数量，仅数字，无单位。此处填写 "数字"。 数字支持小数。（注：一般GPU推荐整数） 例如，需要1个GPU显卡，则此处可填写为 "1" 。 resources: gpu: 1 须知： 请确保请求GPU卡数，小于容器集群中最大GPU节点剩余数大小。

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如何配置Pod使用GPU节点的加速能力？ 问题描述 我已经购买了GPU节点，但运行速度还是很慢，请问如何配置Pod使用GPU节点的加速能力。 解答 方案1： 建议您将集群中GPU节点的不可调度的污点去掉，以便GPU插件驱动能够正常安装，同时您需要安装高版本的GPU驱动。 如果您的集

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ModelArts与DLS服务的区别？ 深度学习服务（DLS）是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务，内置大量优化的网络模型，以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术，通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是，DLS服务仅提供深度学习技术，而Mo

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点剩余核数大小。 gpu 否 Number 所需GPU卡数量，仅数字，无单位。此处填写 "数字"。 数字支持小数。（注：一般GPU推荐整数） 例如，需要1个GPU显卡，则此处可填写为 "1" 。 resources: gpu: 1 须知： 请确保请求GPU卡数，小于容器集群中最大GPU节点剩余数大小。

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AOM与APM同属于立体化运维解决方案体系，共享采集器。AOM提供了应用级故障分析、告警管理、日志采集与分析等能力，能够有效预防问题的产生及快速帮助应用运维人员定位故障，降低运维成本。APM提供了用户体验管理、分布式性能追踪、事务分析等能力，可以帮助运维人员快速解决应用在分布式架构下的问题定位和性能瓶颈等难题，为用户体验保驾护航。AOM提

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器规格。 GPU配额（可选） 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%。

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镜像和备份有什么区别？ 云备份和镜像服务有很多功能交融的地方，有时需要搭配一起使用。镜像有时也可用来备份云服务器运行环境，作为备份来使用。 备份和镜像的区别 云备份和镜像服务区别主要有以下几点，如表1所示。 表1 备份和镜像的区别 对比维度 云备份 镜像服务 概念 备份是将云服务器或者云硬

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采集方式（Windows）：通过调用GPU卡的nvml.dll库获取。 0-100% 云服务器 云服务器 - GPU 1分钟 gpu_usage_gpu (Agent) GPU使用率 该指标用于统计测量对象当前的GPU使用率。 单位：百分比 采集方式（Linux）：通过调用GPU卡的libnvidia-ml

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面。 执行如下命令查看GPU使用情况。 nvidia-smi 查看当前Notebook实例中有哪些进程使用GPU。 方法一： python /modelarts/tools/gpu_processes.py 如果当前进程使用GPU 如果当前没有进程使用GPU 方法二： 打开文件“

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