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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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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Vulcan等图形加速能力，则需要安装GRID/vGPU驱动并自行配置使用GRID License。此外，GRID/vGPU驱动配合vDWS类型License，也支持CUDA，用来满足既需要计算加速也需要图形加速的场景。 如果需要使用NVIDIA CUDA计算加速能力，则需要安装Tesla驱动。

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Download”，下载安装包。 图10 下载NVIDIA驱动安装包 双击驱动安装驱动，单击“运行”。 图11 运行NVIDIA驱动安装程序 选择安装路径，单击“OK”。 图12 选择NVIDIA驱动安装路径 根据安装提示完成NVIDIA程序的安装。 图13 完成NVIDIA驱动的安装 重启 云服务器 。 检查驱动是否安装成功。

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GPU 裸金属服务器 内部GPU间确实走NVLINK模式，且完全互联。 图2 正常模式带宽性能 异常模式-NVLINK部分互通，出现带宽波动较大的情况。如下图中GPU0和GPU4之间带宽远低于理论值， 存在问题。 图3 异常模式带宽性能 出现这种现象， 可尝试重装nvidia/cuda/nvidia-fabricmanager，

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K，如图2所示。 图2 注册PAK 将4中查找的PAK填写在“Redeem Product Activation Keys”页面 ，并单击“Redeem”。 图3 Redeem Product Activation Keys 输入“用户名”和“密码”，并单击“登录”。 图4 登录NVIDIA官网

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打开本地计算机，即用于连接VR云渲游平台上GPU云 服务器 的本地PC。 打开“开始”菜单，在“运行”栏输入“mstsc”。 打开“远程桌面连接”。 单击左下角的“显示选项”，并在“常规”页签中，输入GPU云服务器的弹性公网IP、用户名。 图2 常规 选择“本地资源”页签，单击“远程音频”栏的“设置”。 图3 本地资源

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ll.sh && bash agent_install.sh 安装成功的标志如下： 图1 安装成功提示 在CES界面查看具体的监控项，加速卡类的监控项必须在主机安装加速卡驱动后才会有相关指标。 图2 监控界面 至此，监控插件已经安装完成，相关指标的采集可以在UI界面直接查看或者根据指标值配置相关告警。

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这里通过--image_file指定了要分类的图片，图片如下。执行结果最后几行是分类的label和对应的打分，其中有一行显示airliner(score = 0.84250)，分数越高越准确，可见模型认为这个图片是一架客机。 图6 airliner 也可以不指定要分类的图片，默认将使用下面这张图片分类。 图7 熊猫 执行命令python

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Toolkit软件版本为11.6。 图1 指定CUDA Toolkit软件版本 下载CUDA软件包，需要选择CUDA Toolkit 11.6对应小版本。 图2 选择CUDA Toolkit对应版本 父主题： 管理GPU加速型E CS 的GPU驱动

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GPU裸金属服务器环境配置 GP Vnt1裸金属服务器EulerOS 2.9安装NVIDIA 515+CUDA 11.7 GP Vnt1裸金属服务器Ubuntu 18.04安装NVIDIA 470+CUDA 11.4 GP Vnt1裸金属服务器的Docker模式环境搭建 GP Ant8裸金属服务器Ubuntu

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gputil import GPUtil as GPU GPU.showUtilization() import GPUtil as GPU GPUs = GPU.getGPUs() for gpu in GPUs: print("GPU RAM Free: {0:.0f}MB |

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LabelMatchers>>}[1m])) by (<<.GroupBy>>) 图2 设置自定义采集规则 重新部署monitoring命名空间下的custom-metrics-apiserver工作负载。 图3 重新部署custom-metrics-apiserver 重启后，可以通

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Caffe-GPU-py36通用模板 简介 搭载Caffe1.0 GPU版AI引擎，运行环境为“python3.6”，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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ux功能？ 强制关机导致文件系统损坏，Linux弹性云服务器启动失败 鲲鹏CentOS 7和中标麒麟NKASV 7云服务器使用GNOME图形化后鼠标不可用怎么办？ 怎样查看GPU加速型云服务器的GPU使用率？ GPU加速云服务器 出现NVIDIA内核崩溃，如何解决？ 父主题： 操作系统管理

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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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XGPU视图 XGPU是虚拟化的GPU设备，从XGPU视图可以在节点、GPU卡、容器等多个角度监控XGPU虚拟化设备的显存、算力分配率，帮助您掌控GPU运行状况。 指标说明 图1 XGPU资源指标 表1 XGPU视图图表说明 图表名称 单位 说明 集群-XGPU设备显存使用率 百分比

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> 购买云服务器 > 委托”页面。 单击“新建委托”。 图1 新建委托 系统进入“统一身份认证服务 > 委托”页面。 图2 委托 单击右上角的“创建委托”，并根据界面提示填写委托信息。 委托名称：用户自定义，如 CVRAgentAgency。 委托类型：云服务 云服务：选择 弹性云服务器 ECS

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当界面显示“Install service success”或“Install agent successfully”时，说明支持GPU监控的CES Agent安装成功并启动。 图1 支持GPU监控的CES Agent安装成功 获取安装脚本 您可以通过以下地址，下载获取新版支持CES监控Agent的安装脚本。

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当前节点未安装GPU驱动。未安装GPU驱动。参考GPU设备的指导文档，安装GPU驱动。

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