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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温度过高时自动关闭设备 场景说明 物联网平台支持设备数据上报和设备命令下发，但若要将两者联动起来，一般需要由应用 服务器 实现对应逻辑。 设备接入服务提供规则引擎功能，平台上简单几步操作即可实现数据上报特定数据时平台自动下发指定命令，减少应用服务器开发工作量。 本示例为设备自带的温度

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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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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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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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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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怎样查看GPU加速型 云服务器 的GPU使用率？ 问题描述 Windows Server 2012和Windows Server 2016操作系统的GPU加速型云服务器无法从任务管理器查看GPU使用率。 本节操作介绍了两种查看GPU使用率的方法，方法一是在cmd窗口执行命令查看GPU使用

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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。

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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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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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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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可能原因 原因1：单板温度高于告警上限阈值。 原因2：设备风扇故障。 处理步骤 执行命令display device查看风扇状态是否正常。 Y =>2 N =>3 建议降低设备工作环境温度后，再执行display temperature all查看相应单板温度状态是否为Normal。

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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

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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

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安装nvidia-fabricmanager服务 A100/A800 GPU支持 NvLink & NvSwitch，若您使用多GPU卡的机型，需额外安装与驱动版本对应的nvidia-fabricmanager服务使GPU卡间能够互联，否则可能无法正常使用GPU实例。 本文以驱动版本470.103

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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。

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GPU虚拟化概述 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。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，可以完全由用户自己定义使用的GPU量，提高GPU利用率。

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/nvidia-smi 若能正常返回GPU信息，说明设备可用，插件安装成功。 GPU驱动支持列表 当前GPU驱动支持列表仅针对1.2.28及以上版本的GPU插件。 如果您需要安装最新版本的GPU驱动，请将您的GPU插件升级到最新版本。 表1 GPU驱动支持列表 GPU型号 支持集群类型 机型规格

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如何避免非GPU/NPU负载调度到GPU/NPU节点？ 问题现象 当集群中存在GPU/NPU节点和普通节点混合使用的场景时，普通工作负载也可以调度到GPU/NPU节点上，可能出现GPU/NPU资源未充分利用的情况。 问题原因 由于GPU/NPU节点同样提供CPU、内存资源，在一般

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