64bit Ai1型弹性 云服务器 不支持规格变更。 Ai1型云 服务器 所在物理机发生故障时，云服务器支持自动恢复。 如何使用AI加速型云服务器 使用AI加速型云服务器的流程如下： 创建云服务器，详细步骤，请参考步骤一：基础配置。 在“规格”设置时，选择AI加速型相关规格。 在“镜像”

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打包的APK。此时，头显将连接至VR云渲游平台并接入分配的GPU云服务器，头显中呈现GPU云服务器内实时渲染的VR应用画面。 前提条件： 已在VR云渲游平台成功创建应用。 已完成安装客户端操作。 创建的GPU加速型云服务器为“闲置”状态。 Android SDK集成开发 在用户终

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Standard模型训练 ModelArts Standard模型训练提供容器化服务和计算资源管理能力，负责建立和管理机器学习训练工作负载所需的基础设施，减轻用户的负担，为用户提供灵活、稳定、易用和极致性能的深度学习训练环境。通过ModelArts Standard模型训练，用户可以专注于开发、训练和微调模型。

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请参见云容器实例价格详情中的“价格详情”。 GPU加速型 计费因子：CPU、内存和GPU，不同规格的实例类型提供不同的计算、存储、GPU加速能力 按需计费 CPU：Core数量 * Core单价 * 计费时长 内存：GB数量 * GB单价 * 计费时长 GPU：GPU数量 * GPU单价 * 计费时长

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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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成快速户型图生成 户型图部件自动识别：利用深度学习技术，自动识别2D户型图的墙体、门窗、比例尺。 户型图精校：利用比例尺生成3D真实世界坐标点，呈现精准户型 图2 户型图 硬装、柜体智能布置 自动化精装设计：基于AI和大数据，通过深度学习16.3亿图纸方案，实现精装方案自动设计.

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GPU虚拟化概述 U CS On Premises GPU采用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，可以完全由用户定义使用的GPU数量，提高GPU利用率。

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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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选择GPU节点驱动版本 使用GPU加速型云服务器时，需要安装正确的Nvidia基础设施软件，才可以使用GPU实现计算加速功能。在使用GPU前，您需要根据GPU型号，选择兼容配套软件包并安装。 本文将介绍如何选择GPU节点的驱动版本及配套的CUDA Toolkit。 如何选择GPU节点驱动版本

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使用创建时的用户名和密码无法SSH方式登录 GPU加速云服务器 处理方法 先使用VNC方式远程登录弹性云服务器，并修改配置文件，然后再使用SSH方式登录。 进入弹性云服务器运行页面，单击“远程登录”。 自动跳转至登录页面，登录root用户，输入密码。 密码为创建弹性云服务器时设置的密码。 在“/et

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内存加速概述 内存加速是GeminiDB Redis为了优化“传统被动缓存方案”而推出的功能，它可以让用户通过界面配置规则的形式，自动缓存MySQL的数据，加速MySQL的访问。 如下图图1所示，“传统被动缓存方案”需要用户自行开发代码把MySQL中的数据写入到缓存中，存在效率低

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选择ECS计费模式 购买ECS 登录Windows ECS 登录Linux ECS 管理GPU加速型ECS的GPU驱动 管理ECS配置信息 变更ECS规格（vCPU和内存） 变更ECS操作系统 查看弹性云服务器信息

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命名空间名称：新建命名空间的名称。 命名空间类型：“通用计算型”和“GPU加速型”。 通用计算型：支持创建含CPU资源的容器实例及工作负载，适用于通用计算场景。 GPU加速型：支持创建含GPU资源的容器实例及工作负载，适用于深度学习、科学计算、视频处理等场景。 企业项目： 该参数针对企业用

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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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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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设备。 init容器不支持使用GPU虚拟化资源。 GPU虚拟化支持显存隔离、显存与算力隔离两种隔离模式。单个GPU卡仅支持调度同一种隔离模式的工作负载。 使用GPU虚拟化后，不支持使用Autoscaler插件自动扩缩容GPU虚拟化节点。 XGPU服务的隔离功能不支持以UVM的方式申请显存，即调用CUDA

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如果用户未购买License，请参考GPU加速型实例安装GRID驱动购买License后再根据指导配置License。 如果用户已购买过License，但是未配置License，请参考GPU加速型实例安装GRID驱动配置License服务器与License文件。 父主题： 非硬件故障自恢复处理方法

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性能加速（可选） 当普通的计算资源不满足业务场景时，可以选择购买性能加速资源，加快算法的数据分析速度。 单击“购买性能加速”。选择包年包月或者按需，同时选择购买的性能盘大小。 图1 购买性能加速 父主题： 购买计算资源（主账号操作）

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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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