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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根据界面提示，选择需要安装的驱动版本。 图1 选择驱动安装版本 卸载已安装驱动。 如果 云服务器 已安装过驱动，请根据提示先执行驱动卸载操作。 如果云 服务器 本身未安装驱动，脚本会自动跳过该步骤，开始进行驱动安装。 卸载CUDA Toolkit。 图2 卸载CUDA Toolkit（1） 图3 卸载CUDA Toolkit（2）

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apt install pciutils 执行以下命令，查看安装结果。 lspci -d 10de: 图1 安装结果 如果安装完lspci后，安装结果显示命令不存在，可通过重启云服务器来解决。 父主题： 其他插件安装说明

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GPU卡 GPU图形处理器频率 - cce_gpu_video_clock Gauge Mhz GPU卡 GPU视频处理器频率 DCGM_FI_DEV_VIDEO_CLOCK 物理状态数据 cce_gpu_temperature Gauge ℃ GPU卡 GPU温度 DCGM_FI_DEV_MEMORY_TEMP

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示例：以CentOS为例，执行上述命令，回显信息如图2所示可以看出GPU驱动是基于3.10.0-957.5.1.el7.x86_64版本的内核安装的。 图2 安装驱动时的内核版本 执行uname –r，如图3所示，查看当前内核版本是3.10.0-1160.24.1.el7.x86_64。 图3 当前内核版本 说

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选择驱动版本与保存路径。 图2 选择驱动版本与保存路径 单击“OK”，开始安装驱动。 图3 安装驱动 图4 同意NVIDIA软件许可协议 图5 选择安装选项 驱动安装完成后，可能需要重启云服务器。 如果需要重启，单击“稍后重启”，待脚本执行完成后，手动重启云服务器。 图6 稍后重启 如果不需要重启，单击“关闭”。

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模式下，GPU同时用于计算和图形。 仅在GPU服务器安装了GRID驱动时才可以切换至WDDM模式。 关于TCC和WDDM，了解更多。 方法二 登录GPU加速型云服务器。 下载gpu-Z并安装。 打开gpu-z，选择“Sensors”即可查看GPU使用情况。 图2 GPU使用率 父主题：

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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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显存超过单张GPU卡的显存，将会出现无法调度状况。 算力：算力值单位为%，需为5的倍数，且最大不超过100。 当显存设置为单张GPU卡的容量上限或算力设置为100%时，将会使用整张GPU卡。 使用GPU虚拟化时，工作负载调度器将默认指定为Volcano且不可更改。 图1 设置xGPU配额

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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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在左侧列表中选择“节点管理”，勾选GPU/NPU节点，并单击“标签与污点管理”。 单击“新增批量操作”，为GPU/NPU节点添加污点。 选择“污点(Taints)”，并填写键值与污点效果。示例中，为GPU/NPU节点添加accelerator=true:NoSchedule的污点。 图1 添加污点

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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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CCE AI套件（NVIDIA GPU） 插件介绍 CCE AI套件（NVIDIA GPU）插件是支持在容器中使用GPU显卡的设备管理插件，集群中使用GPU节点时必须安装本插件。 字段说明 表1 参数描述 参数 是否必选 参数类型 描述 basic 是 object 插件基础配置参数。

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驱动信息确认完毕，单击“搜索”按钮，会跳转到驱动信息展示页面，该页面会显示驱动的版本信息如图3，单击“下载”到下载页面。 图3 驱动信息 获取驱动软件链接方式分两种： 方式一：如图4，在浏览器的链接中找到url=/tesla/470.103.01/NVIDIA-Linux-x86_64-470.103.01

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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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登录CCE控制台。 创建节点，在“节点规格”处选择要创建的GPU节点，选中后下方显示的信息中可以看到节点的GPU显卡型号。 图1 查看显卡型号 登录到NVIDIA驱动下载页面，搜索对应的驱动信息，其中操作系统必须选Linux 64-bit。 图2 参数选择 驱动信息确认完毕，单击“Find”

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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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