删除扩展属性 操作场景 如果您已不再需要某个扩展属性时，您可以删除扩展属性。本文指导您在应用运行态删除扩展属性。 前提条件 已登录应用运行态。 操作步骤 在左侧导航栏中，选择“数据模型管理 > 属性库”，进入“属性库”页面。 找到并将鼠标移动至需要删除的扩展属性上，单击。 若属性

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生效扩展属性 操作场景 如需将已失效的扩展属性恢复，您可在应用运行态生效扩展属性。 前提条件 已登录应用运行态。 操作步骤 在左侧导航栏中，选择“数据模型管理 > 属性库”，进入“属性库”页面。 找到并将鼠标移动至需要生效的扩展属性上，单击。 图1 生效属性 在弹出的提示框中，单击“确定”。

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编辑扩展属性 操作场景 如果您想重新编辑属性时，可在应用运行态进行编辑。 前提条件 已登录应用运行态。 操作步骤 在左侧导航栏中，选择“数据模型管理 > 属性库”，进入“属性库”页面。 找到并将鼠标移动至需要编辑的扩展属性上，单击。 带有标识的扩展属性不支持编辑。 图1 编辑属性

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扩展性 GIN索引的接口实现了一个高层次的抽象，要求访问用户仅需要实现被访问数据类型的语义。GIN层自身可以处理并发操作、记录日志、搜索树结构的任务。 定义GIN索引的访问方式所要做的事情就是实现多个用户定义的方法，这些方法定义了键在树中的行为、键与键之间的关系、需要索引的ite

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使用扩展事件 目前已开放扩展事件的权限，用户使用rdsuser可以对其他用户进行扩展事件授权、对扩展事件进行管理等。 更多内容，请参见扩展事件官方指导。 约束限制 由于SQL Server 2008版本不支持扩展事件的功能，因此RDS for SQL Server 2008的各类版本均不支持扩展事件。

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NPU Snt9B裸金属 服务器 安装深度学习框架PyTorch 场景描述 昇腾为使用PyTorch框架的开发者提供昇腾AI处理器的超强算力，需要安装PyTorch Adapter插件用于适配PyTorch，本文介绍如何安装Pytorch框架和Pytorch Adapter插件。 本文使用ModelArts上的NPU

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管理GPU加速型E CS 的GPU驱动 GPU驱动概述 Tesla驱动及CUDA工具包获取方式 （推荐）GPU加速型实例自动安装GPU驱动（Linux） （推荐）GPU加速型实例自动安装GPU驱动（Windows） 手动安装GPU加速型ECS的GRID驱动 手动安装GPU加速型ECS的Tesla驱动

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Online暂不支持GPU加速，建议安装tensorflow-cpu减小磁盘占用，并加快安装速度。 鲲鹏镜像暂时无法安装TensorFlow，敬请期待后续更新。 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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260INT4 TOPS 机器学习、深度学习、训练推理、科学计算、地震分析、计算金融学、渲染、多媒体编解码。 CCE Standard集群 推理加速型 Pi1 NVIDIA P4（GPU直通） 2560 5.5TFLOPS 单精度浮点计算 机器学习、深度学习、训练推理、科学计算、地震分析、计算金融学、渲染、多媒体编解码。

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如何提升训练效率，同时减少与OBS的交互？ 场景描述 在使用ModelArts进行自定义深度学习训练时，训练数据通常存储在对象存储服务（OBS）中，且训练数据较大时（如200GB以上），每次都需要使用GPU资源池进行训练，且训练效率低。 希望提升训练效率，同时减少与 对象存储OBS 的交互。可通过如下方式进行调整优化。

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，单击服务名右侧可切换团队关联的其他服务）。 在左侧导航栏，选择“服务配置 > 服务信息”。 在“服务配置”页面的“服务基础信息”区域，可查看服务的中文名、英文名、所属产品、归属部门、服务状态等信息。 配置服务扩展信息 如果当前服务已关联项目，在“服务配置”页面的“服务扩展信息”

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2021年6月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 GPU加速型，新增P2s型弹性 云服务器 。 P2s型弹性云服务器采用NVIDIA Tesla V100 GPU，能够提供超高的通用计算能力，适用于AI深度学习、科学计算，在深度学习训练、科学计算、计算流体动力学、计算金融、地震分析、

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GPU驱动故障 G系列弹性云服务器GPU驱动故障 GPU驱动异常怎么办？ GPU驱动不可用 GPU设备显示异常 T4 GPU设备显示异常 GPU实例启动异常，查看系统日志发现NVIDIA驱动空指针访问怎么办？

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通用计算型”和“GPU型”两种类型的资源，创建命名空间时需要选择资源类型，后续创建的负载中容器就运行在此类型的集群上。 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。

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支持十亿节点、百亿边的超大规模图数据库查询，提供适用于基因和生物网络数据的图深度学习算法。 拥有基于基因组数据自动深度学习的技术框架AutoGenome，深度融合人工智能技术，产生更加便捷、快速、准确、可解释的医疗智能模型，加速医疗大健康行业的研究工作。 成熟的权限管理体系，保障数据安全的同时，确保团队高效协作。

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（推荐）GPU加速型实例自动安装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。 本操作当前仅支持安装Tesla驱动。

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检查节点是否存在gpu设备，gpu驱动是否安装且运行正常。edgectl check gpu无检查节点GPU设备：检查成功返回结果：检查失败返回结果：检查失败时，会打印错误码，用户可以根据错误码在所提供的文档链接中获取相应的帮忙。

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赫兹 每张GPU卡的显存频率 GPU卡-PCle带宽 字节/秒 每张GPU卡的PCle带宽 指标清单 GPU视图使用的指标清单如下： 表2 GPU指标说明 指标名称 类型 说明 cce_gpu_gpu_utilization Gauge GPU卡算力使用率 cce_gpu_memory_utilization

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0中的Keras高层接口及TensorFlow2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法，机器学习的分类、整体流程、常见算法，超参数和验证集，参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展，深度学习的训练法则，神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、 语音识别 、 机器翻译 编程实验

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8xlarge.4 32 128 13/8 60 8 KVM GPU加速型 各规格详细介绍请参见GPU加速型。 表51 GPU加速实例总览 类别 实例 GPU显卡 单卡Cuda Core数量 单卡GPU性能 使用场景 备注 图形加速型 G6v NVIDIA T4（vGPU虚拟化） 2560

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