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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nvidia-smi: command not found 可能原因 云服务器 驱动异常、没有安装驱动或者驱动被卸载。 处理方法 如果未安装GPU驱动，请重新安装GPU驱动。 操作指导请参考：安装GPU驱动 如果已安装驱动，但是驱动被卸载。 执行history，查看是否执行过卸载操作。

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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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GPU实例故障分类列表 GPU实例故障的分类列表如表1所示。 表1 GPU实例故障分类列表 是否可恢复故障 故障类型 相关文档 可恢复故障，可按照相关文档自行恢复 镜像配置问题 如何处理Nouveau驱动未禁用导致的问题 ECC错误 如何处理ECC ERROR：存在待隔离页问题 内核升级问题

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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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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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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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以下是预计您的全部费用组成，其中专线租用费、楼内线租赁费参照的市场价格，实际价格和资源需要您向资源提供商协商和购买。 端口租用费：专线带宽是4M，只需要租用1GE的端口即可，1个1GE端口1年费用是7200元。 专线租用费：公司数据中心在天津，华为云华北区域在北京，需要租用1条4M的电信长途MSTP专线，1年费用是101400元

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当前节点未启动GPU驱动。GPU驱动未启动。检查GPU当前状态：systemctl status nvidia-drivers-loader若nvidia驱动未启动，则启动nvidia驱动：systemctl start nvidia-drivers-loadersystemctl start nvidia-drivers-loader如

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适配OS Ubuntu22.04 GPU驱动目录自动挂载优化 1.2.24 v1.19 v1.21 v1.23 v1.25 节点池支持配置GPU驱动版本 支持GPU指标采集 1.2.20 v1.19 v1.21 v1.23 v1.25 设置插件别名为gpu 1.2.17 v1.15 v1

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用、一次性接入费用、专线租用费用和楼内线租赁费用。 托管专线的计费项：专线租用费用。 标准专线计费项 标准专线计费项包括端口占用费用、一次性接入费用、专线租用费用和楼内线租赁费用。其中华为云收费项包括端口占用费用和一次性接入费用；非华为云收费项包括专线租用费用和楼内线租赁费用。 具体内容如表1所示。

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，其中专线租用费、机房楼内线租赁费参照的市场价格，实际价格需要您与专线提供商协商。 端口占用费(华为云收费）：专线带宽是4M，只需要租用1GE的端口即可，1个1GE端口1年费用是7200元。 专线租用费（非华为云收费）：公司数据中心在天津，华为云华北区域在北京，需要租用1条4M的

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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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以下是预计您的全部费用组成，其中专线租用费、楼内线租赁费参照的市场价格，实际价格和资源需要您向资源提供商协商和购买。 端口租用费：专线带宽是4M，只需要租用1GE的端口即可，1个1GE端口1年费用是7200元。 专线租用费：公司数据中心在天津，华为云华北区域在北京，需要租用1条4M的电信长途MSTP专线，1年费用是101400元

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G系列弹性云服务器GPU驱动故障 问题描述 在Windows系统的G系列弹性云服务器中，无法打开NVIDIA 控制面板，GPU驱动无法使用或GPU驱动显示异常。 可能原因 GPU驱动状态异常。 处理方法 打开Windows设备管理器，在显示适配器中查看GPU驱动状态。 GPU驱动显示

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错误码说明 未检查到当前节点存在GPU设备 可能原因 GPU卡类型不匹配，当前IEF仅支持nvidia的GPU设备 GPU设备节点未检测到 处理措施 非nvidia的GPU卡。 安装IEF软件时，不使能GPU设备，或更换nvidia的GPU卡。 未检测到GPU设备。 尝试重启节点。 父主题：

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GPU业务迁移至昇腾训练推理 基于AIGC模型的GPU推理业务迁移至昇腾指导 GPU推理业务迁移至昇腾的通用指导 基于advisor的昇腾训练性能自助调优指导

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GPU插件关键参数检查异常处理 检查项内容 检查CCE GPU插件中部分配置是否被侵入式修改，被侵入式修改的插件可能导致升级失败。 解决方案 使用kubectl连接集群。 执行以下命令获取插件实例详情。 kubectl get ds nvidia-driver-installer

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Ubuntu内核与GPU驱动兼容性提醒 检查项内容 检查到集群中同时使用GPU插件和Ubuntu节点，提醒客户存在可能的兼容性问题。当Ubuntu内核版本在5.15.0-113-generic上时，GPU插件必须使用535.161.08及以上的驱动版本。 解决方案 您在升级后新创

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基于ModelArts Standard运行GPU训练作业 在ModelArts Standard上运行GPU训练作业的场景介绍 在ModelArts Standard运行GPU训练作业的准备工作 在ModelArts Standard上运行GPU单机单卡训练作业 在ModelArts

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