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 CCE AI套件（NVIDIA GPU）插件使用dcgm-exporter监控GPU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

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在应用列表中，查看需添加 云服务器 的应用，单击“添加云 服务器 ”。 图1 添加云服务器 添加云服务器。 部署云服务器：选择用于部署应用的云服务器。 新建：购买新的GPU加速型云服务器。 纳管：将在E CS 页面创建的GPU加速型云服务器纳入到VR云渲游平台管理。 支持纳管的云服务器必须满足以下条件：

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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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部署NGC容器环境以构建深度学习开发环境的操作步骤如下： 创建GPU实例 安装Docker 安装NVIDIA Docker 拉取NGC容器镜像 运行NGC容器 测试TensorFlow 实施步骤 创建GPU实例 登录控制台，进入购买弹性云服务器页面。 选择支持GPU加速型的实例（例如 Pi2、pi3、pi5

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单为准： 表1 资源和成本规划（按需计费） 华为云服务 配置示例 每月预估花费 弹性云服务器ECS 按需计费：16.49元/小时 区域：华北-北京四 计费模式：按需计费 规格： GPU加速型 P2v | 8核 | 64GB | 加速卡：1 * NVIDIA V100-SMX2 /

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x功能？ 鲲鹏CentOS 7和中标麒麟NKASV 7云服务器使用GNOME图形化后鼠标不可用怎么办？ 怎样查看GPU加速型云服务器的GPU使用率？ GPU加速云服务器 出现NVIDIA内核崩溃，如何解决？

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如果用户未购买License，请参考GPU加速型实例安装GRID驱动购买License后再根据指导配置License。 如果用户已购买过License，但是未配置License，请参考GPU加速型实例安装GRID驱动配置License服务器与License文件。 父主题： 非硬件故障自恢复处理方法

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打包的APK。此时，头显将连接至VR云渲游平台并接入分配的GPU云服务器，头显中呈现GPU云服务器内实时渲染的VR应用画面。 前提条件： 已在VR云渲游平台成功创建应用。 已完成安装客户端操作。 创建的GPU加速型云服务器为“闲置”状态。 Android SDK集成开发 在用户终

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动的公共镜像，或使用驱动自动安装脚本安装驱动。 GPU加速型实例自动安装GPU驱动（Linux） GPU加速型实例自动安装GPU驱动（Windows） 如果用户已安装驱动，但驱动不匹配使用场景，请卸载驱动后重新安装。请参考安装GPU驱动。 父主题： 非硬件故障自恢复处理方法

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实例 ECS实例概述 选择ECS计费模式 购买ECS 登录Windows ECS 登录Linux ECS 管理GPU加速型ECS的GPU驱动 管理ECS配置信息 变更ECS规格（vCPU和内存） 变更ECS操作系统 查看ECS信息

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通过后续章节，您可以了解以下内容： 弹性云服务器当前支持的基础监控指标 弹性云服务器操作系统监控的监控指标（安装Agent） 弹性云服务器进程监控的监控指标（安装Agent） GPU加速型实例安装GPU监控插件（Linux，公测） 如何自定义弹性云服务器告警规则 如何查看弹性云服务器运行状态进行日常监控

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已配置委托，配置方法参考如何配置委托？。 实例已安装对应驱动。 GPU加速型实例：已安装GPU驱动。 未安装GPU驱动的云服务器不支持采集GPU指标数据及上报事件。 如果您的 弹性云服务器 未安装GPU驱动，可参见（推荐）自动安装GPU加速型ECS的GPU驱动（Linux）。 AI加速型实例：已安装NPU驱动 未安装

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GPU调度 GPU调度概述 准备GPU资源 创建GPU应用 监控GPU资源 父主题： 管理本地集群

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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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面中配置节点的参数。 选择一个“GPU加速型”的节点规格，其余参数请根据实际需求填写，详情请参见创建节点。 完成配置后，单击“下一步：规格确认”，确认所设置的服务选型参数、规格和费用等信息，并单击“提交”，开始创建节点。 待GPU节点创建完成后，可前往“节点列表”查看节点状态。 导入OBS存储卷

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通用计算型 通用计算增强型 通用入门型 内存优化型 超大内存型 磁盘增强型 超高I/O型 高性能计算型 超高性能计算型 GPU加速型 FPGA加速型 AI加速型 父主题： 实例类型和规格

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100Ge RDMA(Mellanox)+ SDI 3.0 (40GE) GPU加速型 采用Intel Cascade Lake CPU、NVIDIA T4，满足AI推理和图形图像加速业务场景。 表3 GPU加速型规格详情 规格名称/ID CPU 内存 本地磁盘 扩展配置 physical

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执行以下命令，查看安装结果。 lspci -d 10de: 图1 安装结果 GPU指标采集需要依赖以下驱动文件，请检查环境中对应的驱动文件是否存在。如果驱动未安装，可参见（推荐）GPU加速型实例自动安装GPU驱动（Linux）。 Linux驱动文件 nvmlUbuntuNvidiaLibraryPath

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程制图。 推荐使用GPU加速型弹性云服务器，基于NVIDIA Tesla M60硬件虚拟化技术，提供较为经济的图形加速能力。能够支持DirectX、OpenGL，可以提供最大显存1GiB、分辨率为4096×2160的图形图像处理能力。 更多信息，请参见GPU加速型。 数据分析 处

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，然后重试修改操作。 图1 变更集群配置 修改集群配置信息。 如果区域、虚拟私有云置灰，表示当前区域存在GPU加速型云服务器，不允许修改。如需修改，请先删除区域内的GPU加速型云服务器。 图2 变更集群配置 单击“下一步”，进入确认变更集群配置页面。 图3 确认变更集群配置 确认集群配置无误后，单击“提交”。

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，依托华为在处理器、GPU等领域多年技术积累，针对3D应用云流化以及强交互类VR场景，面向教育培训、文化旅游、医疗健康、工业制造、游戏娱乐等行业，使用云渲染流化技术实现3D及VR内容云上实时渲染、编码、推流并提供端侧接入SDK。平台具备对GPU加速型云服务器、连接设备、应用等进行

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