到GPU。 处理方法 根据报错提示，请您排查代码，是否已添加以下配置，设置该程序可见的GPU： os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0,1,2,3,4,5,6,7' 其中，0为 服务器 的GPU编号，可以为0，1，2，3等，表明对程序可见的GP

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更新驱动版本后，节点池中新建节点可直接生效，存量节点需重启节点生效。 GPU虚拟化（2.0.5及以上版本支持）：选择开启GPU虚拟化，支持GPU单卡的算力、显存分割与隔离。 图1 开启GPU虚拟化 若集群中未安装Volcano插件，将不支持开启GPU虚拟化，您可单击“一键安装”进行安装。如需配置Vo

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accelerator: nvidia-{显卡型号}”标签，具体操作步骤请参见为节点添加标签/污点。 图1 为虚拟化节点打标签 步骤二：安装插件 如果您的集群中已安装符合基础规划的插件，您可以跳过此步骤。 更改驱动版本后，需要重启节点才能生效。 登录U CS 控制台，单击集群名称进入

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中设置GPU配额： 显存：显存值单位为Mi，需为正整数，若配置的显存超过单张GPU卡的显存，将会出现无法调度状况。 算力：算力值单位为%，需为5的倍数，且最大不超过100。 图1 配置工作负载信息 配置其余信息，完成后单击“创建”。 工作负载创建成功后，您可以尝试验证GPU虚拟化的隔离能力。

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选择对应的集群并开启监控，详细操作请参照集群开启监控。 单击集群名称，进入“容器洞察”总览页面。 选择“仪表盘”，在“集群视图”旁单击“切换视图”，切换为“XGPU视图”。 图1 仪表盘 查看xGPU视图。 父主题： GPU虚拟化

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Serverless GPU使用介绍 概述 应用场景 父主题： GPU函数管理

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Insufficient nvidia.com/gpu. 在CCE控制台使用GPU资源，只需在创建工作负载时，选择使用的GPU配额即可。 图1 使用GPU GPU节点标签 创建GPU节点后，CCE会给节点打上对应标签，如下所示，不同类型的GPU节点有不同标签。 $ kubectl get

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T4 GPU设备显示异常 问题描述 使用NVIDIA Tesla T4 GPU的 云服务器 ，例如Pi2或G6规格，执行nvidia-smi命令查看GPU使用情况时，显示如下： No devices were found 原因分析 NVIDIA Tesla T4 GPU是NVIDIA的新版本，默认使用并开启GSP

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GPU实例故障分类列表 GPU实例故障的分类列表如表1所示。 表1 GPU实例故障分类列表 是否可恢复故障 故障类型 相关文档 可恢复故障，可按照相关文档自行恢复 镜像配置问题 如何处理Nouveau驱动未禁用导致的问题 ECC错误 如何处理ECC ERROR：存在待隔离页问题 内核升级问题

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推理基础镜像详情TensorFlow（CPU/GPU） ModelArts提供了以下TensorFlow（CPU/GPU）推理基础镜像： 引擎版本一：tensorflow_2.1.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 引擎版本二： tensorflow_1

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置为GPU插件配置中指定的版本。 如果需要稳定升级GPU节点驱动，推荐使用通过节点池升级节点的GPU驱动版本。 前提条件 需要使用kubectl连接到集群，详情请参见通过kubectl连接集群。 操作步骤 如果您需要使用指定的NVIDIA驱动版本，可以在节点安装新版本GPU驱动，操作步骤如下：

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兼容Kubernetes默认GPU调度模式 开启GPU虚拟化后，默认该GPU节点不再支持使用Kubernetes默认GPU调度模式的工作负载，即不再支持使用nvidia.com/gpu资源的工作负载。如果您在集群中已使用nvidia.com/gpu资源的工作负载，可在gpu-device-p

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www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn。 图2 驱动下载页面 填写产品信息并单击“搜索”，可跳转至驱动的最新版本下载页面。 图3 最新版本驱动 您可以通过“发布重点”获取该驱动版本更新或解决的问题，用于判断是否进行升级。 父主题： 操作系统故障类

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在界面右下方找到SteamVR图标，并右键单击“Room Setup”。 图7 Room Setup 页面出现房间设置，在头显中观察到“请取下头戴式显示器并按照屏幕指示操作”。此时请取下头显，单击“仅站立”。 图8 欢迎来到房间设置 单击“下一步”。 图9 建立定位 单击“校准中心点”，并把头显正对前方。

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错误码说明 未检查到当前节点存在GPU设备 可能原因 GPU卡类型不匹配，当前IEF仅支持nvidia的GPU设备 GPU设备节点未检测到 处理措施 非nvidia的GPU卡。 安装IEF软件时，不使能GPU设备，或更换nvidia的GPU卡。 未检测到GPU设备。 尝试重启节点。 父主题：

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ingUpdate。 请检查NVIDIA_DRIVER_DOWNLOAD_URL字段是否与插件页面的GPU插件详情地址不一致，若不一致，请在页面上修改。 图1 插件页面编辑GPU插件 父主题： 升级前检查异常问题排查

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Ubuntu系列弹性云服务器如何安装图形化界面？ 操作场景 为了提供纯净的弹性云服务器系统给客户，Ubuntu系列弹性云服务器默认未安装图形化界面，如果您需要使用图形化界面，请参见本节内容进行安装。 对于GPU加速型弹性云服务器，在安装图形化界面后，还需要配置X Server、x

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如何处理GPU掉卡问题 问题描述 执行nvidia-smi命令查询到的显卡的数量较实际规格对应的显卡数量少。 如上图所示，执行nvidia-smi命令查询到7张显卡，实际该机型应有8张显卡。 判断方式 执行以下命令，显卡的数量与实际规格对应的显卡数量一致，且显卡在位状态正常（rev

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推理基础镜像详情Pytorch（CPU/GPU） ModelArts提供了以下Pytorch（CPU/GPU）推理基础镜像： 引擎版本一：pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 引擎版本二：pytorch_1.8.2-cuda_11

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推理基础镜像详情MindSpore（CPU/GPU） ModelArts提供了以下MindSpore（CPU/GPU）推理基础镜像： 引擎版本一：mindspore_1.7.0-cpu-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 引擎版本二：mindspore_1.7.0-cuda_10

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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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