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“

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6 版本开发，使用其他版本的 cuda 请考虑使用 自定义镜像 函数。 定制运行时函数，可以在设置->常规设置中，启用 GPU。 图1 启用GPU 父主题： 创建GPU函数

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如何配置Pod使用GPU节点的加速能力？ 问题描述 我已经购买了GPU节点，但运行速度还是很慢，请问如何配置Pod使用GPU节点的加速能力。 解答 方案1： 建议您将集群中GPU节点的不可调度的污点去掉，以便GPU插件驱动能够正常安装，同时您需要安装高版本的GPU驱动。 如果您的集

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微软的远程登录协议不支持使用GPU的3D硬件加速能力，如需使用请安装VNC/PCoIP/NICE DCV等第三方桌面协议软件，并通过相应客户端连接GPU实例，使用GPU图形图像加速能力。 使用第三方桌面协议连接后，在Windows控制面板中打开NVIDIA控制面板 。 在一级许可证 服务器 中填入部署的License

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手动安装GPU加速型E CS 的Tesla驱动 操作场景 GPU加速型 云服务器 ，需要安装Tesla驱动和CUDA工具包以实现计算加速功能。 使用公共镜像创建的计算加速型（P系列）实例默认已安装特定版本的Tesla驱动。 使用私有镜像创建的GPU加速型云服务器，需在创建完成后安装Tesla驱动，否则无法实现计算加速功能。

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客户无法保存Log或者其他数据。 可能原因 客户放的文件或者设备生成的文件（日志等）过多。 处理步骤 1.在用户视图下执行delete命令删除存储器中的指定文件，清理磁盘空间。 2.查看告警是否恢复。 Y=>4 N=>3 3.请收集告警信息、日志信息和配置信息，联系技术工程师进行处理。

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GPU训练业务迁移至昇腾的通用指导 训练业务迁移到昇腾设备场景介绍 训练迁移快速入门案例 PyTorch迁移精度调优 PyTorch迁移性能调优 训练网络迁移总结 父主题： GPU业务迁移至昇腾训练推理

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使用dcgm-exporter监控GPU指标 应用场景 集群中包含GPU节点时，需要了解GPU应用使用节点GPU资源的情况，例如GPU利用率、显存使用量、GPU运行的温度、GPU的功率等。在获取GPU监控指标后，用户可根据应用的GPU指标配置弹性伸缩策略，或者根据GPU指标设置告警规则。本文基于开源Prometheus和DCGM

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示例：创建DDP分布式训练（PyTorch+GPU） 本文介绍三种使用训练作业来启动PyTorch DDP训练的方法及对应代码示例。 使用PyTorch预置框架功能，通过mp.spawn命令启动 使用自定义镜像功能 通过torch.distributed.launch命令启动 通过torch

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储路径为“backup:/”，表明系统从备份区启动。 在用户视图下执行format flash:命令格式化Flash存储器根目录。 执行此命令后，会清空指定存储器中的所有文件和目录，并且不可恢复，请谨慎使用。 格式化完成后，执行cd flash:命令将设备上用户当前的工作路径修改

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基于LLM模型的GPU训练业务迁移至昇腾指导 场景介绍 环境准备 迁移适配 精度对齐 性能调优 常见问题 父主题： GPU业务迁移至昇腾训练推理

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上报事件。 如果您的弹性云服务器未安装GPU驱动，可参见（推荐）自动安装GPU加速型ECS的GPU驱动（Windows）。 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，否则可能导致采集GPU指标及上报GPU事件失败。 GPU驱动正常安装后，最多10

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安装nvidia-fabricmanager Ant系列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。 nvidia-fabricmanager必须和nvidia

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采集方式（Windows）：通过调用GPU卡的nvml.dll库获取。 0-100% 云服务器 云服务器 - GPU 1分钟 gpu_usage_gpu (Agent) GPU使用率 该指标用于统计测量对象当前的GPU使用率。 单位：百分比 采集方式（Linux）：通过调用GPU卡的libnvidia-ml

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工作负载异常：GPU节点部署服务报错 问题现象 在CCE集群的GPU节点上部署服务出现如下问题： 容器无法查看显存。 部署了7个GPU服务，有2个是能正常访问的，其他启动时都有报错。 2个是能正常访问的CUDA版本分别是10.1和10.0 其他服务CUDA版本也在这2个范围内 在

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对于使用第三方VR运行环境（如SteamVR）的用户，GPU云服务器创建完成或重启后，建议用户在连接头显设备前先进行房间设置，即登录GPU云服务器配置环境，包括设置默认身高等操作。 前提条件 已在VR云渲游平台成功创建应用。 创建的GPU加速型云服务器为“闲置”状态。 操作步骤 获取GPU云服务器的弹性公网IP。

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在“GPU配置”中找到“节点池配置”，并选择新增的目标节点池。 参考准备GPU虚拟化资源，选择满足GPU虚拟化要求的驱动，并开启支持GPU虚拟化。 图1 异构资源配置 单击“确认配置”进行保存。 步骤三：创建GPU虚拟化负载并扩容 参考使用GPU虚拟化章节，创建使用GPU虚拟化

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GPU裸金属服务器无法Ping通如何解决 问题现象 在华为云使用GPU裸金属服务器时， 服务器绑定EIP（华为云弹性IP服务）后，出现无法ping通弹性公网IP现象。 原因分析 查看当前GPU裸金属服务器的安全组的入方向规则的配置，发现仅开通了TCP协议的22端口。 ping命令

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main_worker(args.gpu, ngpus_per_node, args) def main_worker(gpu, ngpus_per_node, args): global best_acc1 args.gpu = gpu if args.gpu is not

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，4k。 默认值：1080p。 gpu_ip_type 否 String 分配给设备使用的GPU云服务器的IP类型。 public：表示响应的gpu_ip的IP地址为公网，适用于使用公网连接设备与云服务器的场景。 private: 表示响应的gpu_ip的IP地址为私网，适用于使

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对于一些类型的弹性云服务器，如果使用私有镜像进行创建，需要在制作私有镜像时安装特殊驱动。 GPU驱动 如果这个私有镜像用于创建GPU加速型云服务器，需要在镜像中安装合适的GPU驱动来获得相应的GPU加速能力。GPU加速型实例中配备的NVIDIA Tesla GPU支持两种类型的驱动

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