推理加速型Pi1 相关操作链接： 适用于GPU加速实例的镜像列表 GPU加速型实例安装GRID驱动 GPU加速型实例安装Tesla驱动及CUDA工具包 表1 GPU加速实例总览 类别 实例 GPU显卡 单卡Cuda Core数量 单卡GPU性能 使用场景 备注 图形加速型 G6v NVIDIA

查看更多 →

cce_gpu_utilization GPU卡 GPU卡算力使用率 cce_gpu_memory_utilization GPU卡 GPU卡显存使用率 cce_gpu_encoder_utilization GPU卡 GPU卡编码使用率 cce_gpu_decoder_utilization GPU卡 GPU卡解码使用率

查看更多 →

GPU设备显示异常 问题描述 执行nvidia-smi查看GPU使用情况，显示如下： 单卡机器显示 No devices were found 多卡机器上显示卡数目不全 执行lspci | grep -i nvidia，显示卡数目正常。 处理方法 查看实例是否使用NVIDIA Tesla

查看更多 →

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“

查看更多 →

暂不支持CCE纳管后的GPU加速型实例。 前提条件 已安装GPU驱动，未安装lspci工具的 云服务器 影响GPU掉卡事件的上报。 如果您的弹性云 服务器 未安装GPU驱动，请参见GPU驱动概述安装GPU驱动。 安装GPU驱动需使用默认路径。 GPU驱动安装完后，需重启GPU加速型实例，否则可能

查看更多 →

方法一：重新启动，选择安装GPU驱动时的内核版本，即可使用GPU驱动。 在云服务器操作列下单击“远程登录 > 立即登录”。 单击远程登录操作面板上方的“发送CtrlAltDel”按钮，重启虚拟机。 然后快速刷新页面，按上下键，阻止系统继续启动，选择安装GPU驱动时的内核版本进入系统

查看更多 →

（推荐）GPU加速型实例自动安装GPU驱动（Windows） 操作场景 在使用GPU加速型实例时，需确保实例已安装GPU驱动，否则无法获得相应的GPU加速能力。 本节内容介绍如何在GPU加速型Windows实例上通过脚本自动安装GPU驱动。 使用须知 如果GPU加速型实例已安装G

查看更多 →

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

查看更多 →

安装并配置GPU驱动 背景信息 对于使用GPU的边缘节点，在纳管边缘节点前，需要安装并配置GPU驱动。 IEF当前支持Nvidia Tesla系列P4、P40、T4等型号GPU，支持CUDA Toolkit 8.0至10.0版本对应的驱动。 操作步骤 安装GPU驱动。 下载GPU驱动，推荐驱动链接：

查看更多 →

安装并配置GPU驱动 背景信息 对于使用GPU的边缘节点，在纳管边缘节点前，需要安装并配置GPU驱动。 IEF当前支持Nvidia Tesla系列P4、P40、T4等型号GPU，支持CUDA Toolkit 8.0至10.0版本对应的驱动。 操作步骤 安装GPU驱动。 下载GPU驱动，推荐驱动链接：

查看更多 →

GPU节点驱动版本 选择GPU节点驱动版本 CCE推荐的GPU驱动版本列表 手动更新GPU节点驱动版本 通过节点池升级节点的GPU驱动版本 父主题： GPU调度

查看更多 →

GPU实例故障处理流程 GPU实例故障处理流程如图1所示，对应的操作方法如下： CES监控事件通知：配置GPU的CES监控后会产生故障事件通知。 故障信息收集：可使用GPU故障信息收集脚本一键收集，也可参考故障信息收集执行命令行收集。 GPU实例故障分类列表：根据错误信息在故障分类列表中识别故障类型。

查看更多 →

GPU虚拟化概述 U CS 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。

查看更多 →

GPU节点使用nvidia驱动启动容器排查思路 集群中的节点是否有资源调度失败的事件？ 问题现象： 节点运行正常且有GPU资源，但报如下失败信息： 0/9 nodes are aviable: 9 insufficient nvida.com/gpu 排查思路： 确认节点标签是否已经打上nvidia资源。

查看更多 →

使用 自定义镜像 创建训练作业（CPU/GPU） 模型训练是一个不断迭代和优化的过程。在训练模块的统一管理下，方便用户试验算法、数据和超参数的各种组合，便于追踪最佳的模型与输入配置，您可以通过不同版本间的评估指标比较，确定最佳训练作业。 前提条件 已将用于训练的数据上传至OBS目录。

查看更多 →

T。 图1 GPU云产品选型决策指引 目前该功能仅支持华东-上海一。 GPU函数不支持的网段：192.168.64.0/18，192.168.128.0/18，10.192.64.0/18，10.192.128.0/18。 父主题： Serverless GPU使用介绍

查看更多 →

。 仅支持配置一致GPU使用模式，不支持混合配置虚拟化和非虚拟化模式。 使用GPU虚拟化后，该GPU节点不再支持调度使用共享GPU资源的工作负载。 通过控制台创建GPU虚拟化应用 登录UCS On Premises集群控制台。 单击集群名称进入集群，在左侧选择“工作负载”，在右上角单击“创建负载”。

查看更多 →

应用GPU资源调度方式 IEF支持多应用共享的方式使用GPU显卡。 IEF支持单个应用使用多个GPU显卡。 GPU资源调度基于GPU显存容量，调度采用GPU显存预分配方式而非实时GPU显存资源。 当应用需要使用的GPU显存资源小于单个GPU卡显存时，支持以共享方式进行资源调度，对

查看更多 →

GPU实例故障自诊断 GPU实例故障，如果已安装GPU监控的CES Agent，当GPU服务器出现异常时则会产生事件通知，可以及时发现问题避免造成用户损失。如果没有安装CES Agent，只能依赖用户对故障的监控情况，发现故障后及时联系技术支持处理。 GPU实例故障处理流程 GPU实例故障分类列表

查看更多 →

GPU插件检查异常处理 检查项内容 检查到本次升级涉及GPU插件，可能影响新建GPU节点时GPU驱动的安装。 解决方案 由于当前GPU插件的驱动配置由您自行配置，需要您验证两者的兼容性。建议您在测试环境验证安装升级目标版本的GPU插件，并配置当前GPU驱动后，测试创建节点是否正常使用。

查看更多 →

AI套件（NVIDIA GPU）插件：2.0.5及以上版本 约束与限制 单个GPU卡最多虚拟化成20个GPU虚拟设备。 init容器不支持使用GPU虚拟化资源。 GPU虚拟化支持显存隔离、显存与算力隔离两种隔离模式。单个GPU卡仅支持调度同一种隔离模式的工作负载。 使用GPU虚拟化后，不支

查看更多 →