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。 指定nvidia.com/gpu后，在调度时不会将负载调

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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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（推荐）自动安装GPU加速型E CS 的GPU驱动（Linux） 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Linux实例上通过脚本自动安装GPU驱动。 使用须知 本操作仅支持Linux操作系统。

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本示例为设备自带的温度传感器上报的温度大于80度时，平台自动下发命令关闭设备。 操作步骤如下： 1.配置设备接入服务（IoTDA）：定义物模型、创建产品设备和联动规则引擎配置。 2.接入进行验证操作。 图1 示例说明 配置设备接入服务 在设备接入服务中创建产品模型、注册设备并设置设备联动规则，实

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EntityThresholdCritical 实体温度阈值 EntityThresholdCurrent 当前温度值 EntityTrapFaultID 故障码 ReasonDsp 告警产生原因 对系统的影响 原因1：单板温度过高。 单板温度过高，可能导致单板复位。 单板温度过高，可能导致单板下电。 可能原因

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TEGER]) 温度超过温度上限，或者低于温度下限（告警阈值可通过display temperature命令查看）。 告警属性 告警ID 告警级别 告警类型 303046689 重要 环境告警 告警参数 参数名称 参数含义 OID MIB节点号 Index 温度传感器索引 EntryPhysicalIndex

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不能获取单板温度，风扇不能根据温度自动调节转速，风扇一直全速工作，会一直产生很大的噪声，但是不会影响业务。 可能原因 IIC总线故障 处理步骤 使用display temperature { all | slot slot-id }命令，确认是不是由IIC总线故障引起的温度传感器异常。

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告警时“Temperature”表示的是触发该告警的温度阈值，而非AP的实际温度。 APID AP ID。 对系统的影响 表明当前AP温度超过了阈值。 如果阈值设置的不高，对业务没有影响。 如果阈值设置的较高，说明当前AP温度确实较高，可能导致AP器件工作异常，影响业务。 可能原因

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原因3：暂不影响业务，但需要尽快提高单板温度。 原因4：暂不影响业务，但需要尽快提高子卡温度。 可能原因 原因1：子卡温度偏高。 原因2：单板温度偏高。 原因3：单板温度偏低。 原因4：子卡温度偏低。 处理步骤 原因1：子卡温度偏高。 检查风扇过滤网是否堵塞。 如果是，请清理过滤网。 如果不是，请执行步骤2。

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cce_gpu_temperature GPU卡 GPU温度 cce_gpu_power_usage GPU卡 GPU功率 cce_gpu_total_energy_consumption GPU卡 GPU总能耗 带宽数据 cce_gpu_pcie_link_bandwidth GPU卡 GPU PCIE 带宽

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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

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ex 产生温度告警的实体的索引。 BaseThresholdEntry_hwBaseThresholdType 检测温度的实体类型（1为温度传感器，S系列交换机都是用这种温度传感器）。 BaseThresholdEntry_hwBaseThresholdIndex 温度传感器的索引（从1开始）。

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如果风扇过滤网堵塞，请清理过滤网。若告警继续产生，请执行步骤2。 如果风扇过滤网没有堵塞，请执行步骤2。 检查环境温度是否过高。 如果环境温度过高，请增加外部散热装置，降低设备间的温度。若告警继续产生，请执行步骤3。 如果环境温度正常，请执行步骤3。 检查设备风扇是否故障。 如果风扇故障，请更换工作异常的风扇。

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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

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采集方式（Windows）：通过调用GPU卡的nvml.dll库获取。 ≥ 0 MHz 云服务器 云服务器 - GPU 1分钟 gpu_temperature GPU温度 该指标用于统计测量对象当前的GPU温度。 单位：℃ 采集方式（Linux）：通过调用GPU卡的libnvidia-ml

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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：

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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：

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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。

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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

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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。 v1.27及以下的集群中，使用GPU虚拟化后，不支持使用Autoscaler插件自动扩缩容GPU虚拟化节点。 XGPU服务的隔离功能不支持以UVM的方式申请显存，即调用CUDA

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预置设备影子自动调节空调温度 场景说明 通过恒温控制系统，不论空调是否开机，都可以调整空调默认温度，待空调上电开机后，自动按默认温度调节。空调接入到物联网平台后，用户可以在应用侧或者设备接入控制台设置设备影子，将预置的温度通过设备影子下达属性修改给空调。空调收到修改属性的要求后，自动调节温度。 恒温空调产品开发

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