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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GPU推理业务迁移至昇腾的通用指导 简介 昇腾迁移快速入门案例 迁移评估 环境准备 模型适配 精度校验 性能调优 迁移过程使用工具概览 常见问题 推理业务迁移评估表 父主题： GPU业务迁移至昇腾训练推理

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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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当前节点未安装GPU驱动。未安装GPU驱动。参考GPU设备的指导文档，安装GPU驱动。

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GPU/NPU Pod重建风险检查异常处理 检查项内容 检查当前集群升级重启kubelet时，节点上运行的GPU/NPU业务容器是否可能发生重建，造成业务影响。 解决方案 请确保在业务影响可控的前提下（如业务低峰期）进行集群升级，以消减业务容器重建带来的影响； 如需帮助，请您提交工单联系运维人员获取支持。

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GPU加速云服务器 出现NVIDIA内核崩溃，如何解决？ 问题描述 GPU加速型 云服务器 在运行过程中发生crash，重启云 服务器 后检查日志，发现没有打印NVIDIA驱动堆栈日志。 图1 堆栈日志信息 可能原因 云服务器在运行过程中遇到NVIDIA官方驱动bug，导致云服务器内核崩溃。

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合适的NVIDIA驱动版本。 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 操作系统 Huawei Cloud

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云容器引擎CCE集群和gpu-beta插件推荐安装的NVIDIA GPU驱动，尚未出现在NVIDIA官方信息中。如果将来有新的官方信息变化，我们将及时跟进帮助您升级修复。 如果您是自行选择安装的NVIDIA GPU驱动或更新过节点上的GPU驱动，请参考上图确认您安装的GPU驱动是否受该漏洞影响。

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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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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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部署GPU服务支持的Cuda版本是多少？ 默认支持Cuda版本为10.2，如果需要更高的版本，可以提工单申请技术支持。 父主题： 功能咨询

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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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费情况。如需了解具体操作步骤，请参见费用账单。 欠费 在使用云服务时，账户的可用额度小于待结算的账单，即被判定为账户欠费。欠费后，可能会影响云服务资源的正常运行，需要及时充值。详细介绍请参见欠费说明。 停止计费 当云服务资源不再使用时，可以将他们退订或删除，从而避免继续收费。详细介绍请参见停止计费。

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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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m3（32U256G）同规格保持业界第一。 客户价值 降低TCO 可以按需租用，成本低，降低中小客户使用高性能的门槛。 提高效率 按需发放，快速部署与扩容，加速产品上市时间和缩短科研周期。 应用限制 应用于HANA服务器和SAP应用服务器时，仅支持Linux操作系统。 特性规格 V5 m3（32U256G）SAPS值

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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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相比标准物理连接，托管连接是通过合作伙伴已有的共享端口接入，无需向华为云支付专线服务一次性接入费和端口占用费。 托管专线接入华为云产生的费用包括如下部分： 表2 托管专线接入收费详情 收费方 计费项 说明 计费方式 非华为云 专线租用费 用户数据中心与华为云专线接入点之间的运营商专线部署和租赁费用，由用户向运营商购买支付。

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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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工作负载异常：GPU节点部署服务报错 问题现象 客户在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

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