点剩余核数大小。 gpu 否 Number 所需GPU卡数量，仅数字，无单位。此处填写 "数字"。 数字支持小数。（注：一般GPU推荐整数） 例如，需要1个GPU显卡，则此处可填写为 "1" 。 resources: gpu: 1 须知： 请确保请求GPU卡数，小于容器集群中最大GPU节点剩余数大小。

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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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实例进行使用。 切换规格。 CodeLab支持CPU和GPU两种规格，在右侧区域，单击切换规格，修改规格类型。 图3 切换规格 资源监控。 在使用过程中，如果想了解资源使用情况，可在右侧区域选择“Resource Monitor”，展示“CPU使用率”和“内存使用率”。 图4 资源监控

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登录管理控制台。 在服务列表中选择“数据库 > 云数据库 GeminiDB Redis 接口”。 在左侧导航栏选择“内存加速管理”，单击目标映射操作列的“解除”。 图2 内存加速管理 单击确认框的“确定”，即可完成映射关系解除。 图3 解除映射 父主题： 内存加速

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开启内存加速 在已有的MySQ L实例 开启内存加速时，需要先创建GeminiDB实例。 注意事项 内存加速开启后，不允许在MySQL实例执行RESET MASTER、FLUSH LOG S等删除binlog的命令。 操作步骤 登录管理控制台。 单击管理控制台左上角的，选择区域和项目。

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登录管理控制台。 在服务列表中选择“数据库 > 云数据库 GeminiDB Redis 接口”。 在左侧导航栏选择“内存加速管理”，单击目标映射操作列的“解除”。 图2 内存加速管理 单击确认框的“确定”，即可完成映射关系解除。 图3 解除映射 父主题： 内存加速

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暂不支持CCE纳管后的GPU加速型实例。 前提条件 已安装GPU驱动，未安装lspci工具的 云服务器 影响GPU掉卡事件的上报。 如果您的弹性云 服务器 未安装GPU驱动，请参见GPU驱动概述安装GPU驱动。 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

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点剩余核数大小。 gpu 否 Number 所需GPU卡数量，仅数字，无单位。此处填写 "数字"。 数字支持小数。（注：一般GPU推荐整数） 例如，需要1个GPU显卡，则此处可填写为 "1" 。 resources: gpu: 1 须知： 请确保请求GPU卡数，小于容器集群中最大GPU节点剩余数大小。

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NVIDIA driver is installed and running. 图1 GPU驱动不可用 可能原因 系统内核进行了升级，导致在新内核上，GPU驱动不可用。 问题排查 根据不同的系统在服务器中执行如下命令，查看安装驱动时的内核版本： CentOS：find /usr/lib/modules

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实例规格 本节介绍Flexus应用服务器L实例的实例类型以及实例规格。 实例类型 Flexus应用服务器L实例包含两种实例类型： Flexus应用服务器L实例：包含多种实例规格，购买时支持自定义选择数据盘、主机安全或云备份，创建后默认分配一个固定的公网IP。其中，实例规格包含vCPU/内存、系统盘、流量包。

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（推荐）自动安装GPU加速型E CS 的GPU驱动（Linux） 操作场景 在使用GPU加速型实例时，需确保实例已安装GPU驱动，否则无法获得相应的GPU加速能力。 本节内容介绍如何在GPU加速型Linux实例上通过脚本自动安装GPU驱动。 使用须知 本操作仅支持Linux操作系统。

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ebook。 --flavor -f 否 flavor规格，格式为cpu:gpu:memory，不填默认为1:0:2，也即其中cpu规格默认1C，范围[1,128]，gpu规格默认0，范围[0,16]，memory规格默认2G，范围[2,512]。 --storage-path -s

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通过内存size检查定位问题，参见内存size检查。

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）主要消耗内存和存储维度的容量。 存储密集型业务（如大型数据库、大数据分析、大规模文件存储、编译构建等场景）可能会比较消耗存储的带宽。 根据业务的特征选择合适的虚拟机类型和规格。具体的虚拟机类型规格请参考官方文档。 相关云服务和工具 弹性云服务器 ECS 裸金属服务器 BMS 父主题：

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自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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容量/磁盘IOPS/GPU/GPU缓存使用率。 恢复： 根据业务情况，手工变更节点规格或增加节点数量。 CCE工作负载的CPU /内存/GPU/GPU缓存使用率过高 检测：通过AOM监控CCE工作负载的CPU/内存/GPU/GPU缓存使用率。 恢复： 根据业务情况，手工调整工作负载的资源配额或增加工作负载个数。

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R4的内存实例，是高内存计算应用的合适选择。 内存优化型类别的专属计算集群分为：m3、m6、m7。可用于部署M3型云服务器、M6型云服务、M7型云服务器。 专属计算集群规格 表1 m3型专属计算集群规格说明 专属计算集群类型 CPU数量（Sockets） 物理内核 硬件规格 vCPUs

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gpu_max_dynamic_memory：GPU内存最大值。 gpu_dynamic_used_memory：当前GPU可用内存和当前临时GPU内存之和。 gpu_dynamic_peak_memory：GPU内存使用的最大内存。 pooler_conn_memory：pooler连接占用内存大小。

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gpu_max_dynamic_memory：GPU内存最大值。 gpu_dynamic_used_memory：当前GPU可用内存和当前临时GPU内存之和。 gpu_dynamic_peak_memory：GPU内存使用的最大内存。 pooler_conn_memory：pooler连接占用内存大小。

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人工智能应用在其中起到了不可替代的作用。 游戏智能体通常采用深度强化学习方法，从0开始，通过与环境的交互和试错，学会观察世界、执行动作、合作与竞争策略。每个AI智能体是一个深度神经网络模型，主要包含如下步骤： 通过GPU分析场景特征（自己，视野内队友，敌人，小地图等）输入状态信息（Learner）。

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已使用的内存大小。 sctpcomm_peak_memory：TCP代理通信的内存峰值。 other_used_memory：其他已使用的内存大小。 gpu_max_dynamic_memory：GPU最大动态内存。 gpu_dynamic_used_memory：GPU已使用的动态内存。

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