GPU视图 GPU资源指标可以衡量GPU性能和使用情况，包括GPU的利用率、温度、显存等方面的监控数据，帮助您掌控GPU运行状况。 指标说明 图1 GPU资源指标 表1 GPU图表说明 图表名称 单位 说明 集群-显存使用率 百分比 集群的显存使用率 计算公式：集群内容器显存使用总量/集群内显存总量

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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 基于GPU监控指标的弹性伸缩实践 GPU故障处理 父主题： 调度

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GPU负载 使用Tensorflow训练神经网络 使用Nvidia-smi工具

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GPU函数管理 Serverless GPU使用介绍 部署方式 函数模式

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GPU故障处理 前提条件 如需将GPU事件同步上报至AOM，集群中需安装云原生日志采集插件，您可前往AOM服务查看GPU插件隔离事件。 GPU插件隔离事件 当GPU显卡出现异常时，系统会将出现问题的GPU设备进行隔离，详细事件如表1所示。 表1 GPU插件隔离事件 事件原因 详细信息

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a驱动。 表1 GPU驱动支持的加速能力 驱动类型 License CUDA OpenGL DirectX Vulkan 典型应用场景 说明 GRID驱动 需要 支持 支持 支持 支持 3D渲染、图形工作站、游戏加速 付费使用，需要购买License，满足图形图像类应用加速用途。

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/bin/”目录下。 图6 查询卸载路径 执行以下命令，基于查询的“nvidia-uninstall”路径，卸载驱动。 /usr/bin/nvidia-uninstall 选择”Yes”，单击回车键。 图7 卸载驱动选择界面 选择”OK”，单击回车键。 图8 卸载过程选择界面 驱动卸载成功，单击回车键。

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GPU计算型 GPU计算单元包含的计算资源主要适用于政企用户部署GPU密集型业务到CloudPond上使用的场景，对应华为云E CS 的实例包含Pi系列，用户可根据机型规格情况选择对应的计算资源商品。具体规格请参考表1。 表1 GPU计算单元 名称 算力配置 描述 GPU计算单元-汇聚型-2Pi2

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GPU相关问题 日志提示"No CUDA-capable device is detected" 日志提示“RuntimeError: connect() timed out” 日志提示“cuda runtime error (10) : invalid device ordinal

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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）GPU加速型实例自动安装GPU驱动（Linux） （推荐）GPU加速型实例自动安装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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GPU驱动故障 G系列弹性 云服务器 GPU驱动故障 GPU驱动异常怎么办？ GPU驱动不可用 GPU设备显示异常 T4 GPU设备显示异常 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？

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检查节点是否存在gpu设备，gpu驱动是否安装且运行正常。edgectl check gpu无检查节点GPU设备：检查成功返回结果：检查失败返回结果：检查失败时，会打印错误码，用户可以根据错误码在所提供的文档链接中获取相应的帮忙。

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memory”，可能是由于频繁加载/卸载驱动导致，建议开启驱动持久化模式，保持驱动处于加载状态。 图1 系统日志 执行以下命令，开启驱动持久化模式。 nvidia-smi -pm 1 执行以下命令，打开并编辑“/etc/rc.local”文件。 vim /etc/rc.local 配置开机自启动，将命令“nvidia-smi

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主售：计算加速型P2s、推理加速型Pi2、图形加速增强型G6 在售：除主售外的其他GPU机型均为在售机型，如果在售机型售罄，推荐使用主售机型 图像加速G系列 图形加速增强型G6v 图形加速增强型G6 图形加速增强型G5 图形加速增强型G3 图形加速型G1 计算加速P系列 计算加速型P2vs 计算加速型P2s（主售）

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theus。 图1 访问Prometheus 单击“Status > Targets”，可以查看到Prometheus监控了哪些目标。 图2 查看监控目标 监控GPU指标 创建一个使用GPU的工作负载，等工作负载正常运行后，访问Prometheus，在“Graph”页面中，查看GPU指标。

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根据界面提示，选择需要安装的驱动版本。 图1 选择驱动安装版本 卸载已安装驱动。 如果云 服务器 已安装过驱动，请根据提示先执行驱动卸载操作。 如果云服务器本身未安装驱动，脚本会自动跳过该步骤，开始进行驱动安装。 卸载CUDA Toolkit。 图2 卸载CUDA Toolkit（1） 图3 卸载CUDA Toolkit（2）

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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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选择驱动版本与保存路径。 图2 选择驱动版本与保存路径 单击“OK”，开始安装驱动。 图3 安装驱动 图4 同意NVIDIA软件许可协议 图5 选择安装选项 驱动安装完成后，可能需要重启云服务器。 如果需要重启，单击“稍后重启”，待脚本执行完成后，手动重启云服务器。 图6 稍后重启 如果不需要重启，单击“关闭”。

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GPU虚拟化 GPU虚拟化概述 准备GPU虚拟化资源 创建GPU虚拟化应用 监控GPU虚拟化资源 父主题： 管理本地集群

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apt install pciutils 执行以下命令，查看安装结果。 lspci -d 10de: 图1 安装结果 如果安装完lspci后，安装结果显示命令不存在，可通过重启云服务器来解决。 父主题： 其他插件安装说明

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GPU虚拟化概述 UCS On Premises GPU采用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。相对于静态分配来说，虚拟化的方案更加灵活，最大程度保证业务稳定的前提下，可以完全由用户定义使用的GPU数量，提高GPU利用率。

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