培训内容 培训内容 说明 神经网络基础 介绍深度学习预备知识，人工神经网络，深度前馈网络，反向传播和神经网络架构设计 图像处理理论和应用 介绍计算机视觉概览，数字图像处理基础，图像预处理技术，图像处理基本任务，特征提取和传统图像处理算法，深度学习和卷积神经网络相关知识 语音处理理论和应用

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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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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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准备GPU虚拟化资源 CCE GPU虚拟化采用自研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。本文介绍如何在GPU节点上实现GPU的调度和隔离能力。 前提条件 配置 支持版本 集群版本 v1.23.8-r0、v1.25

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网信算备520111252474601240045号 算法基本原理 分身数字人驱动算法是指通过深度学习生成数字人驱动模型，模型生成后，输入音频来合成数字人视频的一种技术。 其基本情况包括： 输入数据：真人视频、音频。 算法原理：通过深度学习算法来学习真人视频，生成驱动该真人形象的数字人模型。通过该模型输入音频，合成数字人视频。

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应用GPU资源调度方式 IEF支持多应用共享的方式使用GPU显卡。 IEF支持单个应用使用多个GPU显卡。 GPU资源调度基于GPU显存容量，调度采用GPU显存预分配方式而非实时GPU显存资源。 当应用需要使用的GPU显存资源小于单个GPU卡显存时，支持以共享方式进行资源调度，对

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GPU卡 GPU时钟频率 cce_gpu_memory_clock GPU卡 GPU显存频率 cce_gpu_graphics_clock GPU卡 GPU图形处理器频率 cce_gpu_video_clock GPU卡 GPU视频处理器频率 物理状态数据 cce_gpu_temperature

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gpu-device-plugin 插件简介 gpu-device-plugin插件是支持在容器中使用GPU显卡的设备管理插件，集群中使用GPU节点时必须安装本插件。 约束与限制 下载的驱动必须是后缀为“.run”的文件。 仅支持Nvidia Tesla驱动，不支持GRID驱动。

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GPU实例故障自诊断 GPU实例故障，如果已安装GPU监控的CES Agent，当GPU服务器出现异常时则会产生事件通知，可以及时发现问题避免造成用户损失。如果没有安装CES Agent，只能依赖用户对故障的监控情况，发现故障后及时联系技术支持处理。 GPU实例故障处理流程 GPU实例故障分类列表

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CCE AI套件（NVIDIA GPU） 插件介绍 CCE AI套件（NVIDIA GPU）插件是支持在容器中使用GPU显卡的设备管理插件，集群中使用GPU节点时必须安装本插件。 字段说明 表1 参数描述 参数 是否必选 参数类型 描述 basic 是 object 插件基础配置参数。

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GPU插件检查异常处理 检查项内容 检查到本次升级涉及GPU插件，可能影响新建GPU节点时GPU驱动的安装。 解决方案 由于当前GPU插件的驱动配置由您自行配置，需要您验证两者的兼容性。建议您在测试环境验证安装升级目标版本的GPU插件，并配置当前GPU驱动后，测试创建节点是否正常使用。

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GPU虚拟化概述 CCE GPU虚拟化采用自研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，可以完全由用户自己定义使用的GPU量，提高GPU利用率。

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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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应的裸金属服务器，后续挂载磁盘、绑定弹性网络IP等操作可在BMS服务控制台上完成。 更多裸金属服务器的介绍请见裸金属服务器 BMS。 xPU xPU泛指GPU和NPU。 GPU，即图形处理器，主要用于加速深度学习模型的训练和推理。 NPU，即神经网络处理器，是专门为加速神经网络计

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Volcano调度器 插件介绍 Volcano 是一个基于 Kubernetes 的批处理平台，提供了机器学习、深度学习、生物信息学、基因组学及其他大数据应用所需要的而 Kubernetes 当下缺失的一系列特性。 字段说明 表1 参数描述 参数 是否必选 参数类型 描述 basic

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CCE云容器引擎是否支持负载均衡？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ 更多 远程登录 应用容器化改造介绍

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DDR4 RAM (GB) 无 2 x 2*10GE + SDI卡 GPU加速型 提供优秀的浮点计算能力，从容应对高实时、高并发的海量计算场景。特别适合于深度学习、科学计算、CAE、3D动画渲染、CAD等应用。 表5 GPU加速型规格详情 规格名称/ID CPU 内存 本地磁盘 扩展配置

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200USD 考试内容 HCIA-AI V3.0考试包含人工智能基础知识、机器学习、深度学习、昇腾AI体系、华为AI全栈全场景战略知识等内容。 知识点 人工智能概览 10% 机器学习概览 20% 深度学习概览 20% 业界主流开发框架 12% 华为AI开发框架MindSpore 8%

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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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状态码： 200 新建联邦学习作业成功 { "job_id" : "c098faeb38384be8932539bb6fbc28d3" } 状态码 状态码 描述 200 新建联邦学习作业成功 401 操作无权限 500 内部服务器错误 父主题： 可信联邦学习作业管理

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删除联邦学习作业 功能介绍 删除联邦学习作业 调用方法 请参见如何调用API。 URI DELETE /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-jobs/{job_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是

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