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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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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锁定优惠券的订单才能使用这个优惠券，其他订单不能使用该优惠券。 coupon_usage String 最大长度：512 优惠券用途。 coupon_group Integer - 优惠券分组。 1：云商店发放的券 2：华为云券-1024-专用代金券 3：华为云券-使用限制-抵扣硬件的券

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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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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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开年采购季开屏礼包优惠券查看方式：可在费用中心-优惠与折扣-优惠券管理页面查看；也可在活动规则查看优惠券使用规则； 开年采购季开屏礼包优惠券发放方式：用户线上领取自动到账户； 开年采购季开屏礼包优惠券特殊说明： ①开屏礼包优惠券为一次性优惠券，不支持部分退订，即一次性优惠券退订的部分优惠券金额，该余额是不可见也不可用的

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自动续费可享受哪些优惠？ 客户设置自动续费后，系统默认于产品到期前7天开始扣款，若客户设置了自动续费扣款日（到期前2-7天），则以客户设置的扣款日为准。自动续费支持使用代金券和现金券，同时支持使用折扣券。 父主题： 续费

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balance BigDecimal 优惠券余额。 lock_order_id String 锁定优惠券的订单ID。 如果为老版本优惠券，该值为空。 is_frozen String 优惠券是否冻结。 0：否 1：是 可用优惠券接口返回时不包括冻结状态的优惠券。 表3 ICouponUseLimitInfoV2

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、10亿GB-秒内存计量时间、100亿GB-秒内存计量时间 GPU计量包 50万GB-秒GPU计量时间、100万GB-秒GPU计量时间、1000万GB-秒GPU计量时间、1亿GB-秒GPU计量时间、10亿GB-秒GPU计量时间 资源包抵扣顺序 抵扣顺序原则 当购买了多个相同类型的

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推理基础镜像详情Pytorch（CPU/GPU） ModelArts提供了以下Pytorch（CPU/GPU）推理基础镜像： 引擎版本一：pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 引擎版本二：pytorch_1.8.2-cuda_11

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推理基础镜像详情MindSpore（CPU/GPU） ModelArts提供了以下MindSpore（CPU/GPU）推理基础镜像： 引擎版本一：mindspore_1.7.0-cpu-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 引擎版本二：mindspore_1.7.0-cuda_10

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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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推理基础镜像详情TensorFlow（CPU/GPU） ModelArts提供了以下TensorFlow（CPU/GPU）推理基础镜像： 引擎版本一：tensorflow_2.1.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 引擎版本二： tensorflow_1

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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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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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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 A系列 裸金属服务器 没有任务，GPU被占用问题 问题现象 服务器没有任务，但GPU显示被占用。 图1 显卡运行状态 处理方法 nvidia-smi -pm 1 父主题： FAQ

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Integer 优惠券版本： 2：优惠券可以反复使用 balance Double 优惠券余额。单位：元。 lock_order_id String 锁定优惠券的订单ID。 coupon_usage String 优惠券用途。 is_frozen String 优惠券是否冻结： 0：否

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Integer 优惠券版本： 2：优惠券可以反复使用 balance Double 优惠券余额。单位：元。 lock_order_id String 锁定优惠券的订单ID。 coupon_usage String 优惠券用途。 is_frozen String 优惠券是否冻结： 0：否

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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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1及以上版本 gpu-device-plugin插件：2.0.0及以上版本 步骤一：纳管并标记GPU节点 如果您的集群中已有符合基础规划的GPU节点，您可以跳过此步骤。 在集群中纳管支持GPU虚拟化的节点，具体操作步骤请参见纳管节点。 纳管成功后，给对应支持GPU虚拟化节点打上“accelerator:

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