准备GPU虚拟化资源 CCE GPU虚拟化采用自研xGPU虚拟化技术，能够动态对GPU设备显存与算力进行划分，单个GPU卡最多虚拟化成20个GPU虚拟设备。本文介绍如何在GPU节点上实现GPU的调度和隔离能力。 前提条件 配置 支持版本 集群版本 v1.23.8-r0、v1.25

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主机迁移 服务只支持迁移X86架构的 服务器 ，华为云E CS 提供的X86架构规格可查看实例类型，其中可以设置为主机迁移服务目的端的实例类型如下： 通用入门型 通用计算型 通用计算增强型 内存优化型 超大内存型 高性能计算型 超高性能计算型 FPGA加速型 AI推理加速型 GPU加速型 父主题：

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资源准备 在集群中添加GPU节点 登录CCE控制台，单击已创建的集群，进入集群控制台。 安装GPU插件。 在左侧导航栏中选择“插件管理”，在右侧找到gpu-beta（或gpu-device-plugin），单击“安装”。 在安装插件页面，设置插件关键参数。 Nvidia驱动：填写

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文件接口方式的数据共享访问：由于 AI 架构需要使用到大规模的计算集群（GPU/NPU服务器），集群中的服务器访问的数据来自一个统一的数据源，即一个共享的存储空间。这种共享访问的数据有诸多好处，它可以保证不同服务器上访问数据的一致性，减少不同服务器上分别保留数据带来的数据冗余等。另外以 AI 生态中

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GPU：如果您的边缘节点搭载了Nvidia GPU显卡，请选择“Nvidia GPU”。 不启用：边缘节点未使用AI加速卡时选择。 如果边缘节点上没有搭载Nvidia GPU显卡，而这里选择了启用“Nvidia GPU”，则纳管边缘节点会失败。 如果边缘节点使用GPU，您需要在纳管前安装并配置GPU驱动，详细方法请参见安装并配置GPU驱动。

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GPU：如果您的边缘节点搭载了Nvidia GPU显卡，请选择“Nvidia GPU”。 不启用：边缘节点未使用AI加速卡时选择。 如果边缘节点上没有搭载Nvidia GPU显卡，而这里选择了启用“Nvidia GPU”，则纳管边缘节点会失败。 如果边缘节点使用GPU，您需要在纳管前安装并配置GPU驱动，详细方法请参见安装并配置GPU驱动。

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登录前准备类 云服务器 登录前的准备工作有哪些？ 远程登录时需要输入的账号和密码是多少？ 远程登录忘记密码，怎么办？ 使用创建时的用户名和密码无法SSH方式登录 GPU加速云服务器 启动弹性云服务器时卡在“Waiting for cloudResetPwdAgent” 父主题： 远程登录

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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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，可在云端或物理服务器上部署、扩展和管理容器化应用程序。为了在机器上成功安装Kubernetes，需要按照以下步骤： 安装nvidia-driver：nvidia-driver是NVIDIA官方提供的GPU驱动程序，它为使用NVIDIA GPU的计算机提供硬件加速的能力。从NVI

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各个模型深度学习训练加速框架的选择 LlamaFactory框架使用两种训练框架： DeepSpeed和Accelerate都是针对深度学习训练加速的工具，但是它们的实现方式和应用场景有所不同。 DeepSpeed是一种深度学习加速框架，主要针对大规模模型和大规模数据集的训练。D

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FPGA加速型 概述 FPGA加速云服务器（FPGA Accelerated Cloud Server，FACS）提供FPGA开发和使用的工具及环境，让用户方便地开发FPGA加速器和部署基于FPGA加速的业务，为您提供易用、经济、敏捷和安全的FPGA云服务。 FPGA加速云服务器包括两类：

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选择可部署节点。 AI加速卡 未搭载：边缘节点未使用AI加速卡时选择。 AI加速卡：支持昇腾310芯片的设备（如Atlas 300AI加速卡或Atlas 500智能小站），如果使用昇腾310芯片，请选择“AI加速卡”。 Nvidia GPU：如果您的边缘节点搭载了Nvidia GPU显卡，请选择“Nvidia

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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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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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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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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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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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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）。具体的规格信息请参考约束与限制中的“Pod规格”。

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请确保添加的设备ID不重复。 单击“下一步：添加云服务器”。 添加云服务器。 添加GPU加速型云服务器，该云服务器用于部署应用，提供计算、图形实时渲染等功能。 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ECS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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文件接口方式的数据共享访问：由于 AI 架构需要使用到大规模的计算集群（GPU/NPU服务器），集群中的服务器访问的数据来自一个统一的数据源，即一个共享的存储空间。这种共享访问的数据有诸多好处，它可以保证不同服务器上访问数据的一致性，减少不同服务器上分别保留数据带来的数据冗余等。另外以 AI 生态中

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文件接口方式的数据共享访问：由于 AI 架构需要使用到大规模的计算集群（GPU/NPU服务器），集群中的服务器访问的数据来自一个统一的数据源，即一个共享的存储空间。这种共享访问的数据有诸多好处，它可以保证不同服务器上访问数据的一致性，减少不同服务器上分别保留数据带来的数据冗余等。另外以 AI 生态中

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