qwen3-large-language-model-family-demo 按需计费：7.42元/小时 区域：华北-北京四 规格：GPU加速型 | pi2.2xlarge.4 | 8vCPUs | 32GiB | GPU显卡: 1 * NVIDIA Tesla T4 / 1 * 16GiB 镜像：Ubuntu 22

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根据界面提示填写待添加GPU加速型 云服务器 参数，该云 服务器 用于部署应用，提供计算、图形实时渲染等功能。 表3 添加VR云服务器参数说明 参数 说明 取值样例 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。

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客户端连接云渲游平台主要分为两种形式：Wifi连接、5G连接。 Wifi连接模式 图1 Wifi连接模式 表1 设备列表 角色 设备型号 CloudVR云服务器 华为云GPU加速型云服务器 路由器 支持5G wifi（推荐使用华为5G CPE Pro设备） 带宽 >=80Mbps 表2 Wifi环境 参数 设置

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是，该驱动版本与镜像可能存在兼容性问题，建议更换驱动版本，操作指导，请参考安装GPU驱动。 否，请执行下一步。 请尝试重启云服务器，再执行nvidia-smi查看GPU使用情况，确认是否正常。 如果问题依然存在，请联系客服。 父主题： GPU驱动故障

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介绍。 关于GPU指标更多信息，请参见GPU监控指标说明。 前提条件 集群中已安装云原生监控插件。 集群中已安装CCE AI套件（NVIDIA GPU）插件，且插件版本不低于2.0.10。 集群中已有NVIDIA GPU节点。 如果需要监控GPU虚拟化监控指标，集群中需要已安装V

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AI套件（NVIDIA GPU） 插件简介 AI套件（NVIDIA GPU）插件是支持在容器中使用GPU显卡的设备管理插件，集群中使用GPU节点时必须安装本插件。 约束与限制 创建专属资源池时，仅实例规格类型选择“GPU”时自动安装。 验证插件 插件安装完成后，在GPU节点及调度了GPU资源的容

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gen_collect_gpu_log_shell(self): collect_gpu_log_shell = "nvidia-bug-report.sh" return collect_gpu_log_shell def collect_gpu_log(self):

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查看云服务器详情 操作场景 云服务器列表页面显示了所有已创建的GPU加速型云服务器信息。您可以参考如下操作查看云服务器详情。 云服务器详情中展示了如下信息： 云服务器名称、ID、状态等。 云服务器上会话的状态、当前应用、连接设备、连接用户等。 背景信息 VR云渲游平台中涉及的云服务器状态如表1所示。

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在JetBrains系列IDE（包括Intellij IDEA、PyCharm）下打开CodeArts 盘古助手，研发问答窗口显示为空白。 问题原因 电脑或云桌面不支持GPU加速。 解决办法 在CodeArts 盘古助手研发问答窗口内按快捷键“F5”刷新，如果研发问答窗口可正常显示，跳出；如果仍然显示空白，进入下一步。

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Template来创建相应的Pod。 容器的规格 云容器实例支持使用GPU（必须在GPU类型命名空间下）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）。 创建Pod kubernetes资源可

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GPU虚拟化 GPU虚拟化概述 准备GPU虚拟化资源 使用GPU虚拟化 兼容Kubernetes默认GPU调度模式 GPU虚拟化多卡均分调度 父主题： GPU调度

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Pi2型云服务器运行VR应用时，出现闪退 可能原因 Pi2型云服务器默认安装的是NVIDIA计算驱动，未安装图形驱动。 处理方法 安装图形驱动，并购买License激活，详情请参见GPU加速型云服务器安装GRID驱动。但是，如下设置请特别注意： GRID驱动下载地址：请单击这里。

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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）。 容器配置 一个Pod可以包含一个或多个运

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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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135 弹性云服务器 2 X86计算 | GPU加速型 | g6.4xlarge.4 | 16核 | 64GB | 加速卡：1 * NVIDIA T4 / 1 * 16G; CentOS | CentOS 7.9 64bit for GPU; 通用型SSD | 40GB; 1 4338

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该解决方案帮助您在华为云弹性云服务器 ECS（GPU加速型）实例上快速部署Qwen3系列模型。 图1 方案架构图 该解决方案将会部署如下资源： 创建一个弹性公网IP EIP，用于提供访问公网和被公网访问能力。 创建一台弹性云服务器 ECS（GPU加速型），用于部署Qwen3系列模型。

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当前云容器实例提供“通用计算型”和“GPU加速型”两种类型的资源，创建命名空间时需要选择资源类型，后续创建的负载中容器就运行在此类型的集群上。 通用计算型：支持创建含CPU资源的容器实例，适用于通用计算场景。 GPU加速型：支持创建含GPU资源的容器实例，适用于深度学习、科学计算、视频处理等场景。

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资源和成本规划 表1 资源和成本规划 云服务 规格 数量 计费模式 每月费用 说明 弹性云服务器 规格: X86计算 | GPU加速型 | pi2.8xlarge.4 | 32核 | 128GB 镜像: CentOS | CentOS 8.2 64bit with GRID Driver

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步骤二：应用内容上云 华为云控制台 将VR应用或者3D应用内容打包并上传至OBS桶，后续作为应用安装包安装至GPU加速型云服务器中运行。 步骤三：集群与应用创建 华为云控制台 创建集群与应用，实现平台化的统一管理、细粒度监控与智能调度功能。包括任务：创建集群、创建应用。 步骤四：设备连接

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前提条件 集群的状态为“运行中”、“变更失败”、“删除失败”。 集群中没有应用、且没有GPU加速型云服务器。 如果集群中显示的资源不为0，请先删除应用。具体操作请参见删除应用。 操作步骤 登录控制台，在服务列表中选择“计算 > VR云渲游平台”。 在左侧导航栏，选择“集群管理”。 单击

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ultracpu：超高性能计算型 diskintensive：磁盘增强型 gpu：GPU加速型 saphana：超大内存型 fpga：FPGA加速型 highio：超高I/O型 entry：通用入门型 ascend：AI加速型 kunpeng_computing：鲲鹏通用计算增强型 kun

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