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GPU计算型
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GPU加速型
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计算加速型P2vs 计算加速型P2s（主售） 计算加速型P2v 计算加速型P1 推理加速型Pi2（主售） 推理加速型Pi1 相关操作链接： 适用于GPU加速实例的镜像列表 GPU加速型实例安装GRID驱动 GPU加速型实例安装Tesla驱动及CUDA工具包 表1 GPU加速实例总览 类别
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卸载GPU加速型ECS的GPU驱动
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管理GPU加速型ECS的GPU驱动
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管理GPU加速型ECS的GPU驱动 GPU驱动概述 Tesla驱动及CUDA工具包获取方式 （推荐）自动安装GPU加速型ECS的GPU驱动（Linux） （推荐）自动安装GPU加速型ECS的GPU驱动（Windows） 手动安装GPU加速型ECS的GRID驱动 手动安装GPU加速型ECS的Tesla驱动
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（推荐）自动安装GPU加速型ECS的GPU驱动（Linux）
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（推荐）自动安装GPU加速型ECS的GPU驱动（Linux） 操作场景 在使用GPU加速型实例时，需确保实例已安装GPU驱动，否则无法获得相应的GPU加速能力。 本节内容介绍如何在GPU加速型Linux实例上通过脚本自动安装GPU驱动。 使用须知 本操作仅支持Linux操作系统。
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怎样查看GPU加速型云服务器的GPU使用率？
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（推荐）自动安装GPU加速型ECS的GPU驱动（Windows）
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（推荐）自动安装GPU加速型ECS的GPU驱动（Windows） 操作场景 在使用GPU加速型实例时，需确保实例已安装GPU驱动，否则无法获得相应的GPU加速能力。 本节内容介绍如何在GPU加速型Windows实例上通过脚本自动安装GPU驱动。 使用须知 如果GPU加速型实例已安装G
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GPU驱动概述
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GPU驱动概述 GPU驱动概述 在使用GPU加速型实例前，请确保实例已安装GPU驱动以获得相应的GPU加速能力。 GPU加速型实例支持两种类型的驱动：GRID驱动和Tesla驱动。 当前已支持使用自动化脚本安装GPU驱动，建议优先使用自动安装方式，脚本获取以及安装指导请参考（推荐
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如何计算点播CDN加速流量？
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如何计算点播CDN加速流量？ 产生的加速流量 = 码率 * 时长 * 观看人数，您可以通过该公式预估点播视频播放需要消耗的CDN加速流量。 若播放的视频文件的时长为2小时，码率为1000Kbps，时长2小时，观看人数为100人，则预计消耗的流量为： 1000/8 * 3600 *
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（可选）安装Windows特殊驱动
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对于一些类型的弹性云服务器，如果使用私有镜像进行创建，需要在制作私有镜像时安装特殊驱动。 GPU驱动 如果这个私有镜像用于创建GPU加速型云服务器，需要在镜像中安装合适的GPU驱动来获得相应的GPU加速能力。GPU加速型实例中配备的NVIDIA Tesla GPU支持两种类型的驱动
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如何配置Pod使用GPU节点的加速能力？
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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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手动安装GPU加速型ECS的GRID驱动
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计算加速也需要图形加速的场景。 使用公共镜像创建的图形加速型（G系列）实例默认已安装特定版本的GRID驱动，但GRID License需自行购买和配置使用。 使用私有镜像创建的GPU加速型实例，则需要安装GRID驱动并自行购买和配置使用GRID License。 如果通过私有镜像
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VR云渲游平台与其他服务的关系
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云渲游平台使用统一身份认证服务实现认证和鉴权功能。 GPU加速型云服务器 GACS GPU加速型云服务器（GPU Accelerated Cloud Server, GACS）能够提供强大的浮点计算能力，从容应对高实时、高并发的海量计算场景。您可以在创建时选择相应规格的GPU加速型云服务器。 在云
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手动安装GPU加速型ECS的Tesla驱动
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手动安装GPU加速型ECS的Tesla驱动 操作场景 GPU加速型云服务器，需要安装Tesla驱动和CUDA工具包以实现计算加速功能。 使用公共镜像创建的计算加速型（P系列）实例默认已安装特定版本的Tesla驱动。 使用私有镜像创建的GPU加速型云服务器，需在创建完成后安装Tesla驱动，否则无法实现计算加速功能。
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计费项
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计费因子：CPU、内存和GPU，不同规格的实例类型提供不同的计算、存储、GPU加速能力 按需计费 CPU：Core数量 * Core单价 * 计费时长 内存：GB数量 * GB单价 * 计费时长 GPU：GPU数量 * GPU单价 * 计费时长 请参见云容器实例价格详情中的“价格详情”。
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GPU调度
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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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GPU函数概述
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加便捷、高效的GPU计算服务，有效承载AI模型推理、AI模型训练、音视频加速生产、图形图像加速等加速工作负载。 GPU函数主要使用于：仿真、模拟、科学计算、音视频、AI和图像处理等场景下，使用GPU硬件加速，从而提高业务处理效率。 FunctionGraph的GPU函数最佳实践：
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Tesla驱动及CUDA工具包获取方式
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la驱动。 当前已支持使用自动化脚本安装GPU驱动，建议优先使用自动安装方式，脚本获取以及安装指导请参考（推荐）自动安装GPU加速型ECS的GPU驱动（Linux）和（推荐）自动安装GPU加速型ECS的GPU驱动（Windows）。 GPU虚拟化型实例，需要严格按照表1选择合适的驱动版本下载使用。
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GPU加速云服务器出现NVIDIA内核崩溃，如何解决？
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数据结构(查询规格详情)
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normal：通用计算型 computingv3：通用计算增强型 highmem：内存优化型 cpuv1：计算I型 cpuv2：计算II型 highcpu：高性能计算型 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
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应用场景
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高计算能力、高吞吐量的场景。例如科学计算、基因工程、游戏动画、生物制药计算和存储系统。 推荐使用高性能计算型弹性云服务器，主要使用在受计算限制的高性能处理器的应用程序上，适合要求提供海量并行计算资源、高性能的基础设施服务，需要达到高性能计算和海量存储，对渲染的效率有一定保障的场景。 更多信息，请参见高性能计算型。
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