创建GPU函数 GPU函数概述 自定义镜像 方式创建GPU函数 定制运行时方式创建GPU函数 父主题： 创建函数

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执行cat /proc/xgpu/{GPU卡序号}/meminfo，注意替换命令中的{GPU卡序号}为步骤2获取的GPU卡序号，观测GPU虚拟化的可用显存。 比较步骤2和步骤3的可用显存。 由于GPU厂商的驱动程序，本身就会占用一定量的物理显存，量级在300MB左右，这属于正常现象。例如Tesla

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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。 GPU虚拟化功能优势如下： 灵活：精细配置GPU算力占比及显存大

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使用模型 用训练好的模型预测测试集中的某个图片属于什么类别，先显示这个图片，命令如下。 1 2 3 # display a test image plt.figure() plt.imshow(test_images[9]) 图1 显示用以测试的图片 查看预测结果，命令如下。 1

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学习任务 管理员以任务形式，把需要学习的知识内容派发给学员，学员在规定期限内完成任务，管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径：培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息：任务名称、有效期是必填，其他信息选填 图3

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操作步骤-手机端： 登录手机app，点击“我的”进入个人信息页面 图4 个人中心入口 点击“个人中心”并进入，在个人中心页面，点击“我的学习”后面的箭头，进入“我的学习”的 页面。 图5 个人中心页面（我的岗位、我的技能） 在“我的学习”的页面，点击每个具体的课程卡片，进入到课程详情页面。可

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业务优先级保障调度 根据业务的重要性和优先级，设置自定义的策略对业务占用的资源进行调度，确保关键业务的资源优先级得到保障。 业务优先级保障调度 AI任务性能增强调度 根据AI任务的工作性质、资源的使用情况，设置对应的调度策略，可以增强集群业务的吞吐量，提高业务运行性能。 AI任务性能增强调度

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GPU计算型 GPU计算单元包含的计算资源主要适用于政企用户部署GPU密集型业务到CloudPond上使用的场景，对应华为云E CS 的实例包含Pi系列，用户可根据机型规格情况选择对应的计算资源商品。具体规格请参考表1。 表1 GPU计算单元 名称 算力配置 描述 GPU计算单元-汇聚型-2Pi2

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GPU相关问题 日志提示"No CUDA-capable device is detected" 日志提示“RuntimeError: connect() timed out” 日志提示“cuda runtime error (10) : invalid device ordinal

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函数计算平台默认提供的按量GPU实例使用方式，会自动管理GPU计算资源。根据业务的请求数量，自动弹性GPU实例，最低0个实例，最大可配置实例数量。 规格最优 函数计算平台提供的GPU实例规格，根据业务需求，选择卡型并配置使用的显存和内存的大小，为您提供最贴合业务的实例规格。 成本最优

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。例如，HPA是典型的调度层弹性组件，通过HPA可以调整应用的副本数，调整的副本数会改变当前负载占用的调度容量，从而实现调度层的伸缩。 节点弹性伸缩：即资源层弹性，主要是集群的容量规划不能满足集群调度容量时，会通过弹出ECS或CCI等资源的方式进行调度容量的补充。CCE容器实例弹

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企业数字化水平普遍较弱，大部分企业没有成熟的IT团队，无法驾驭多个系统的管理工作； 成品家具、门窗、瓷砖卫浴等行业的终端门店普遍缺少设计师，无法可视化呈现产品搭配效果； 定制品类从设计到生产端系统不互通，导致门店端的设计、报价、下单工作繁复，工厂端的审拆单效率低、出错率高； 核心卖点： AI算法：业内先进的AI装修

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怎样查看GPU加速型 云服务器 的GPU使用率？ 问题描述 Windows Server 2012和Windows Server 2016操作系统的GPU加速型云 服务器 无法从任务管理器查看GPU使用率。 本节操作介绍了两种查看GPU使用率的方法，方法一是在cmd窗口执行命令查看GPU使用

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用，获得灵活弹性的算力资源，简化对计算、网络、存储的资源管理复杂度。 适合对极致性能、资源利用率提升和全场景覆盖有更高诉求的客户。 适合具有明显的波峰波谷特征的业务负载，例如在线教育、电子商务等行业。 规格差异 网络模型 云原生网络1.0：面向性能和规模要求不高的场景。 容器隧道网络模式

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方式进行调整优化。 优化原理 对于ModelArts提供的GPU资源池，每个训练节点会挂载500GB的NVMe类型SSD提供给用户免费使用。此SSD挂载到“/cache”目录，“/cache”目录下的数据生命周期与训练作业生命周期相同，当训练作业运行结束以后“/cache”目录下

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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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Torch，MindSpore等常用深度学习任务的基础镜像，镜像里已经安装好运行任务所需软件。当基础镜像里的软件无法满足您的程序运行需求时，您还可以基于这些基础镜像制作一个新的镜像并进行训练。 训练作业的预置框架介绍 ModelArts中预置的训练基础镜像如下表所示。 表1 ModelArts训练基础镜像列表

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运行越来越多的CPU资源来提供充足算力。采用按需实例会在成本可控上遇到较大挑战。 竞享实例的应用 客户通过使用竞享实例来降低用云成本，并在预算范围内尽可能的扩大集群规模，提升业务效率。客户要面对的最大挑战是一定概率的实例终止情况，通过保留一定量的按需实例作为竞享实例的BackUP

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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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希望了解华为人工智能产品和人工智能云服务的使用、管理和维护的人员 培训目标 完成该培训后，您将系统理解并掌握Python编程，人工智能领域的必备数学知识，应用广泛的开源机器学习/深度学习框架TensorFlow的基础编程方法，深度学习的预备知识和深度学习概览，华为云EI概览，图像识别

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