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  • 监控GPU资源

    监控GPU资源 本章介绍如何在U CS 控制台界面查看GPU资源的全局监控指标。 前提条件 完成GPU资源准备。 当前本地集群已创建GPU资源。 当前本地集群开启了监控能力。 GPU监控 登录UCS控制台,在左侧导航栏选择“容器智能分析”。 选择对应的集群并开启监控,详细操作请参照集群开启监控。

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  • GPU视图

    计算公式:节点上容器显存使用总量/节点上显存总量 GPU卡-显存使用量 字节 显卡上容器显存使用总量 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 每张GPU卡的显存频率 GPU卡-PCle带宽

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  • 如何测试头显所在网络质量?

    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 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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  • 如何处理GPU掉卡问题

    a1),请继续按照处理方法处理;如果查找不到显卡或者显示状态为rev ff,请根据显卡故障诊断及处理方法进行故障诊断。规格对应显卡数量可以通过GPU加速型查询。 lspci | grep -i nvidia 处理方法 非CCE集群场景,建议尝试自行重装驱动,或升级驱动版本后执行nvidi

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  • 资源和成本规划

    2 GB; 1 135 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;

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  • GPU日志收集上传

    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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  • 监控GPU资源指标

    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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  • GPU设备显示异常

    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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  • 如何进行VR头显空间设置?

    对于使用第三方VR运行环境(如SteamVR)的用户,GPU云服务器创建完成或重启后,建议用户在连接头显设备前先进行房间设置,即登录GPU云服务器配置环境,包括设置默认身高等操作。 前提条件 已在VR云渲游平台成功创建应用。 创建的GPU加速云服务器为“闲置”状态。 操作步骤 获取GPU云服务器的弹性公网IP。

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  • JetBrains系列IDE版本的插件研发问答窗口空白如何解决?

    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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  • 数据结构(查询规格详情)

    ultracpu:超高性能计算型 diskintensive:磁盘增强型 gpuGPU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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  • Pod

    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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  • Pi2型云服务器运行VR应用时,出现闪退

    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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  • 步骤二:应用内容上云

    步骤二:应用内容上云 操作场景 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加速云服务器中运行。 操作步骤 准备VR应用或者3D应用。使用压缩工具,将应用内容打包为“.zip”格式的文件。 该zip包中包含“.exe”格式的可执行文件。 zip

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  • 命名空间

    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

    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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  • 方案概述

    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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  • 定时任务(CronJob)

    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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  • 访问VR云渲游平台流程

    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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  • 删除集群

    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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  • 快速入门

    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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