执行以下命令，查看安装结果。 lspci -d 10de: 图1 安装结果 GPU指标采集需要依赖以下驱动文件，请检查环境中对应的驱动文件是否存在。如果驱动未安装，可参见（推荐）GPU加速型实例自动安装GPU驱动（Linux）。 Linux驱动文件 nvmlUbuntuNvidiaLibraryPath

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旧照片清晰度修复和动漫渲染 该案例是使用MSSI服务预置连接器组装编排自动化流功能，基于MSSI服务连接器能力，让开发者完成流编排。依据开发者提供的图片及调用佐糖图片处理能力和百度智能云的图像增强与特效能力，完成对旧照片的清晰处理和动漫渲染，无需任何代码开发。支持用户选择MSSI服务的预置连接器或流模板进行流编排，实现用户需求。

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通过nvidia.com/gpu指定申请GPU的数量，支持申请设置为小于1的数量，比如nvidia.com/gpu: 0.5，这样可以多个Pod共享使用GPU。GPU数量小于1时，不支持跨GPU分配，如0.5 GPU只会分配到一张卡上。 使用nvidia.com/gpu参数指定GPU数量时，re

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Studio、IDE、Xshell、Putty等。典型场景如下： 软件开发、测试，软件外包 大数据开发、测试 芯片设计、开发 WEB开发 GPU设计 互联网、专线接入 用于设计、制造行业的三维设计、渲染等，典型应用如：AutoCAD、CATIA、Creo、NX、Maya、3ds Max、UE4、Premiere、BIM等。典型场景如下：

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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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准备GPU虚拟化资源 CCE GPU虚拟化采用自研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。本文介绍如何在GPU节点上实现GPU的调度和隔离能力。 前提条件 配置 支持版本 集群版本 v1.23.8-r0、v1.25

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Horovod/MPI/MindSpore-GPU ModelArts训练服务支持了多种AI引擎，并对不同的引擎提供了针对性适配，用户在使用这些引擎进行模型训练时，训练的算法代码也需要做相应适配，本文讲解了使用Horovod/MPI/MindSpore-GPU引擎所需要做的代码适配。 Hor

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购买 云服务器 操作场景 一台云服务器同一时刻可以为最多8个终端提供业务体验，当用户数增多，云服务器数量不能满足业务需求时，您可以购买云服务器，实现多个用户在同一时间接入应用。 新购买的云服务器为GPU加速型，用于部署应用，提供计算、图形渲染等功能。 操作步骤 登录控制台，在服务列表中选择“计算

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云手机服务器规格 概述 云手机服务器提供软件定义手机的能力，模拟真机的传感器、网络等关键软/硬件，适用于APP自动化测试、移动办公等场景。 云手机服务器规格 表1 云手机服务器规格 规格名称 配置 physical.rx1.xlarge CPU：Hi1616 (2*32Core*2

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修改应用 删除应用 为应用添加云服务器 设备管理 查看设备详情 设备连接管理 监控设备 云服务器管理 购买云服务器 查看云服务器详情 添加应用 05 实践 弹性云服务器（Elastic Cloud Server）是一种可随时自动获取、计算能力可弹性伸缩的云服务器。 部署web环境 什么是E CS

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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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1及以上版本 gpu-device-plugin插件：2.0.0及以上版本 步骤一：纳管并标记GPU节点 如果您的集群中已有符合基础规划的GPU节点，您可以跳过此步骤。 在集群中纳管支持GPU虚拟化的节点，具体操作步骤请参见纳管节点。 纳管成功后，给对应支持GPU虚拟化节点打上“accelerator:

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创建GPU虚拟化应用 本文介绍如何使用GPU虚拟化能力实现算力和显存隔离，高效利用GPU设备资源。 前提条件 已完成GPU虚拟化资源准备。 如果您需要通过命令行创建，需要使用kubectl连接到集群，详情请参见通过kubectl连接集群。 约束与限制 init容器不支持进行GPU虚拟化。

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监控GPU虚拟化资源 本章介绍如何在UCS控制台界面查看GPU虚拟化资源的全局监控指标。 前提条件 完成GPU虚拟化资源准备。 当前本地集群内存在节点开启GPU虚拟化能力。 当前本地集群开启了监控能力。 GPU虚拟化监控 登录UCS控制台，在左侧导航栏选择“容器智能分析”。 选择

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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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设备直连GPU服务器，以下简称“C类 CVRParameter构造函数”。 【请求参数】 gpuIP：GPU服务器公网IP。 gpuIP的获取方式，请参考“渲染节点调度”。 gpuToken：访问GPU服务器所需鉴权Token。 gpuToken的获取方式，请参考“渲染节点调度”。

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a1），请继续按照处理方法处理；如果查找不到显卡或者显示状态为rev ff，请根据显卡故障诊断及处理方法进行故障诊断。规格对应显卡数量可以通过GPU加速型查询。 lspci | grep -i nvidia 处理方法 非CCE集群场景，建议尝试自行重装驱动，或升级驱动版本后执行nvidi

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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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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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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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