cce_gpu_memory_used GPU卡 GPU显存使用量 cce_gpu_memory_total GPU卡 GPU显存总量 cce_gpu_memory_free GPU卡 GPU显存空闲量 cce_gpu_bar1_memory_used GPU卡 GPU bar1

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Enhanced Memory 计算加速场景 GPU计算加速型 p Parallel GPU图像加速型 g Graphic GPU推理加速型 pi Parallel Inference FPGA加速型 fp FPGA Performance AI推理加速型 ai Ascend Inference

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GPU设备检查 功能 检查节点是否存在gpu设备，gpu驱动是否安装且运行正常。 语法 edgectl check gpu 参数说明 无 使用示例 检查节点GPU设备： edgectl check gpu 检查成功返回结果： +-----------------------+ |

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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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pci_passthrough:gpu_specs String G1型和G2型 云服务器 应用的技术，包括GPU虚拟化和GPU直通。 如果该规格的云 服务器 使用GPU虚拟化技术，且GPU卡的型号为M60-1Q，参数值为“m60_1q:virt:1”。 如果该规格的云服务器使用GPU直通技术，且GPU卡的型号

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静态加速 准备工作 执行如下命令检查待优化的二进制文件中是否可以重新定位。可以重新定位表示可以进行应用优化。 readelf -a application | grep .rela.text 如果二进制文件中.rela.text段存在，表示可以重新定位。 如果不存在，为了允许BO

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加速集群 由于规格变更，当前版本已经不再支持本特性，请不要使用。 show_acce_estimate_detail 参数说明：在使用加速集群（由于规格变更，当前版本已经不再支持本特性，请不要使用）场景下（即acceleration_with_compute_pool设置为on）

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内存加速 内存加速概述 开启内存加速 管理映射规则 内存加速管理 父主题： RDS for MySQL用户指南

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操作系统相关问题 云服务器是否有图形界面？ CentOS 6系列弹性云服务器如何安装图形化界面？ CentOS 7系列弹性云服务器如何安装图形化界面？ Ubuntu系列弹性云服务器如何安装图形化界面？ Debian系列弹性云服务器如何安装图形化界面？ Linux弹性云服务器发生kdump时，操作系统无响应

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gpu_utilization gpu使用率。 该GPU的算力使用率。 % instance_id，gpu memory_utilization 显存使用率。 该GPU的显存使用率。 % instance_id，gpu gpu_performance gpu性能状态。 该GPU的性能状态。 - instance_id，gpu

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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 父主题： GPU调度

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ver对应的裸金属服务器，后续挂载磁盘、绑定弹性网络IP等操作可在BMS服务控制台上完成。 xPU xPU泛指GPU和NPU。 GPU，即图形处理器，主要用于加速深度学习模型的训练和推理。 NPU，即神经网络处理器，是专门为加速神经网络计算而设计的硬件。与GPU相比，NPU在神经

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申请预留，可理解为最低占用。限制使用，可理解为最高占用 AI加速卡：NPU、GPU等加速卡资源占用率限制。需要正确安装驱动及镜像支持调用。 高级配置 运行命令：启动容器时执行的命令 选项配置：容器特权选项，开启后容器可以访问GPU等组件。 数据存储：将宿主机文件目录挂载到容器中，可以实现配置保存，日志保存等持久化。

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e）均采用容器化方式运行，并需要大量GPU、高性能网络和存储等硬件加速能力，并且都是任务型计算，需要快速申请大量资源，计算任务完成后快速释放。 云容器实例提供如下特性，能够很好的支持这类场景。 计算加速：提供GPU/Ascend等异构芯片加速能力 大规模网络容器实例调度：支持大规模、高并发的容器创建和管理

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不同机型的对应的软件配套版本 由于弹性集群资源池可选择弹性裸金属或弹性云服务器作为节点资源，不同机型的节点对应的操作系统、适用的CCE集群版本等不相同，为了便于您制作镜像、升级软件等操作，本文对不同机型对应的软件配套版本做了详细介绍。 裸金属服务器的对应的软件配套版本 表1 裸金属服务器

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如果GPU驱动安装失败或失效，请手动安装GPU驱动，详细内容，请参见（推荐）GPU加速型实例使用脚本安装GPU驱动（Linux）或（推荐）GPU加速型实例使用脚本安装GPU驱动（Windows）。 （可选）设置“安全防护”。 选择部分操作系统的公共镜像时，系统推荐您配套使用主机安全服务（Host Security

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Lite又分以下2种形态： ModelArts Lite Server提供不同型号的xPU裸金属服务器，您可以通过弹性公网IP进行访问，在给定的操作系统镜像上可以自行安装加速卡相关的驱动和其他软件，使用SFS或OBS进行数据存储和读取相关的操作，满足算法工程师进行日常训练的需要。 ModelArts

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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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请参见云容器实例价格详情中的“价格详情”。 GPU加速型 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

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选择E CS 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 查看弹性云服务器信息

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采用容器化方式运行，并需要大量GPU、高性能网络和存储等硬件加速能力，并且都是任务型计算，需要快速申请大量资源，计算任务完成后快速释放。本文将演示在云容器实例中创建GPU类型的负载，以tensorflow的图像分类为示例，演示在容器中直接使用GPU训练一个简单的神经网络。 优势

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