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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数据库加密密钥（可选） 如果集群开启了“数据库加密”功能，并在数据加密服务中购买了加密密钥，在删除集群时，不会同时删除加密密钥，您需要手动退订和删除密钥才能停止计费，否则将继续计费。您可以登录数据加密服务控制台，在“数据加密服务 > 密钥对管理”页面删除相应的密钥。 表2 已停止的集群计费项说明 计费模式

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使用dcgm-exporter监控GPU指标 应用场景 集群中包含GPU节点时，需要了解GPU应用使用节点GPU资源的情况，例如GPU利用率、显存使用量、GPU运行的温度、GPU的功率等。在获取GPU监控指标后，用户可根据应用的GPU指标配置弹性伸缩策略，或者根据GPU指标设置告警规则。本文基于开源Prometheus和DCGM

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Caffe-GPU-py27通用模板 简介 搭载Caffe1.0 GPU版AI引擎，运行环境为“python2.7”，内置输入输出模式为未定义模式，请根据模型功能或业务场景重新选择合适的输入输出模式。使用该模板导入模型时请选择到包含模型文件的model目录。 模板输入 存储在OB

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推荐配置为performance，独享性ELB实例支持原地址保持，直通容器等高级特性 共享型ELB不支持源地址保持，在 CCE Turbo 场景下不支持直通网络，只支持对接nodeport类型服务 负载均衡器ID 服务对接的负载均衡器实例ID 参数名 取值范围 默认值 是否允许修改 作用范围

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面。 执行如下命令查看GPU使用情况。 nvidia-smi 查看当前Notebook实例中有哪些进程使用GPU。 方法一： python /modelarts/tools/gpu_processes.py 如果当前进程使用GPU 如果当前没有进程使用GPU 方法二： 打开文件“

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部署GPU服务支持的Cuda版本是多少？ 默认支持Cuda版本为10.2，如果需要更高的版本，可以提工单申请技术支持。 父主题： 功能咨询

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配置建议： 推荐配置为performance，独享性ELB实例支持原地址保持，直通容器等高级特性 共享型ELB不支持源地址保持，在CCE Turbo场景下不支持直通网络，只支持对接nodeport类型服务 负载均衡器ID 路由对接的负载均衡器实例ID 参数名 取值范围 默认值 是否允许修改

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执行reboot命令，重启 服务器 。 （可选）GPU加速型弹性 云服务器 结果验证 对于GPU加速型弹性云服务器，在安装完图形化界面后，可通过如下操作验证驱动是否正常工作。 登录管理控制台。 为弹性云服务器配置安全组。 单击弹性云服务器名称，查看弹性云服务器详情，在弹性云服务器详情页面，选择“安全组”。

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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 GA CS 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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单位 维度 gpu_status gpu健康状态。 BMS上GPU健康状态，是一个综合指标，0代表健康，1代表亚健康，2代表故障。 - instance_id，gpu gpu_utilization gpu使用率。 该GPU的算力使用率。 % instance_id，gpu memory_utilization

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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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用户提供更加便捷、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。 表1 GPU函数规格 卡型 vGPU 显存（GB）

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GPU实例启动异常，查看系统日志发现NVIDIA驱动空指针访问怎么办？ 问题描述 GPU实例启动异常，检查系统日志，发现NVIDIA驱动空指针访问。如图1所示。 图1 NVIDIA驱动空指针访问 可能原因 GPU驱动异常。 处理方法 卸载驱动。 方法1：执行nvidia-uninstall命令，卸载驱动。

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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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GPU A系列裸金属服务器节点内NVLINK带宽性能测试方法（Pytorch模式） 场景描述 本文指导如何进行节点内NVLINK带宽性能测试，适用的环境为：Ant8或者Ant1 GPU裸金属服务器， 且服务器中已经安装相关GPU驱动软件，以及Pytorch2.0。 GPU A系列

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主机。 迁移 弹性云服务器 时，用于迁移的物理主机临时容量不足。 对于包含如下特殊资源的弹性云服务器，暂不支持自动恢复功能： 本地盘 直通FPGA卡 直通IB网卡 父主题： 使用说明类

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nt上执行如下命令。 curl -ivk {ip}:{port} 连接成功执行结果 连接失败执行结果 采集Agent与server端网络非直通的场景（NAT场景下）下需要检查NAT防火墙配置策略。开通NAT防火墙的8668端口并正确配置转发地址，转发地址为实际采集Agent的ip地址：8668。

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用于标识GPU错误事件，提供GPU硬件、NVIDIA软件或您应用程序中的错误类型、错误位置、错误代码等信息。 查询XID报错信息方法如下： 登录弹性云服务器。 执行以下命令，查看是否存在xid相关报错，保存回显结果。 dmesg | grep -i xid 若检查项GPU节点上的XID异常为空，说明无XID消息。

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FAQ GPU A系列裸金属服务器没有任务，GPU被占用问题 GPU A系列裸金属服务器无法获取显卡问题解决方法 GPU A系列裸金属服务器RoCE带宽不足问题解决方法 GPU裸金属服务器更换NVIDIA驱动后执行nvidia-smi提示Failed to initialize NVML

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UDA工具包。 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）GPU加速型实例自动安装GPU驱动（Linux）和（推荐）GPU加速型实例自动安装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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