name: 'cce-gpu' cce-gpu 结合CCE的GPU插件支持GPU资源分配，支持小数GPU配置。 说明： 1.10.5及以上版本的插件不再支持该插件，请使用xgpu插件。 小数GPU配置的前提条件为CCE集群GPU节点为共享模式，检查集群是否关闭GPU共享，请参见修改C

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华为云帮助中心，为用户提供产品简介、价格说明、购买指南、用户指南、API参考、最佳实践、常见问题、视频帮助等技术文档，帮助您快速上手使用华为云服务。

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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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failed_times Number 模型实例调用失败次数。 cpu_core_usage Float 已使用CPU核数。 cpu_core_total Float 总CPU核数。 cpu_memory_usage Integer 已使用内存，单位MB。 cpu_memory_total Integer

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最优的训练代码。 新建联邦学习工程：创建联邦学习工程，编写代码，进行模型训练，生成模型包。此联邦学习模型包可以导入至联邦学习部署服务，作为联邦学习实例的基础模型包。 新建训练服务：调用已归档的模型包，对新的数据集进行训练，得到训练结果。 新建超参优化服务：通过训练结果对比，为已创建的训练工程选择一组最优超参组合。

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视频管理 核心控制 服务器 2 CPU：32C MEM：128G DISK：1T 控制调度 任务管理 数字人渲染服务 数字人服务器 X 2U服务器 CPU：64C MEM：128G DISK：2T GPU：4*T4 数字人驱动 数字人渲染 数据服务 数据服务器 3 CPU：32C MEM：128G

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模型训练方式，包含如下选项： 新建模型训练工程 新建联邦学习工程 新建训练服务 新建超参优化服务 请选择：新建训练服务。 描述 对新建训练服务的描述信息。 训练服务名称 训练服务名称。 只能以字母（A~Z a~z）开头，由字母、数字（0~9）、下划线（_）组成，不能以下划线结尾，长度范围为[1

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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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通过后续章节，您可以了解以下内容： 弹性 云服务器 当前支持的基础监控指标 弹性云服务器操作系统监控的监控指标（安装Agent） 弹性云服务器进程监控的监控指标（安装Agent） GPU加速型实例安装GPU监控插件（Linux，公测） 如何自定义弹性云服务器告警规则 如何查看弹性云服务器运行状态进行日常监控

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架构需要使用到大规模的计算集群（GPU/NPU服务器），集群中的服务器访问的数据来自一个统一的数据源，即一个共享的存储空间。这种共享访问的数据有诸多好处，它可以保证不同服务器上访问数据的一致性，减少不同服务器上分别保留数据带来的数据冗余等。另外以 AI 生态中非常流行的开源深度学习框架PyTorc

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架构需要使用到大规模的计算集群（GPU/NPU服务器），集群中的服务器访问的数据来自一个统一的数据源，即一个共享的存储空间。这种共享访问的数据有诸多好处，它可以保证不同服务器上访问数据的一致性，减少不同服务器上分别保留数据带来的数据冗余等。另外以 AI 生态中非常流行的开源深度学习框架PyTorc

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模型实例调用失败次数，在线服务字段。 model_version String 模型版本，在线服务字段。 cpu_memory_total Integer 总内存，单位MB。 gpu_usage Float 已使用GPU个数。 node_name String 节点名称，边缘服务字段。 gpu_total

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，集群有4块GPU卡，TFJob1和TFJob2作业各自有4个Worker，TFJob1和TFJob2各自分配到2个GPU。但是TFJob1和TFJob2均需要4块GPU卡才能运行起来。这样TFJob1和TFJob2处于互相等待对方释放资源，这种死锁情况造成了GPU资源的浪费。 亲和调度问题

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单位 维度 gpu_status gpu健康状态。 BMS上GPU健康状态，是一个综合指标，0代表健康，1代表亚健康，2代表故障。 - instance_id，gpu gpu_utilization gpu使用率。 该GPU的算力使用率。 % instance_id，gpu memory_utilization

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间。其原理是业务在每个CPU调度周期内使用的CPU配额有剩余时，系统对这些CPU配额进行累计，在后续的调度周期内如果需要突破CPU Limit时，使用之前累计的CPU配额，以达到突破CPU Limit的效果。 未开启CPU Burst时，容器可以使用的CPU配额会被限制在Limit以内，无法实现Burst。

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度节点的得分信息如下： CPU.weight * (request + used) / allocatable 即CPU权重值越高，得分越高，节点资源使用量越满，得分越高。Memory、GPU等资源原理类似。其中： CPU.weight为用户设置的CPU权重 request为当前pod请求的CPU资源量

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旗舰版机器人默认支持重量级深度学习。 专业版和高级版机器人如果需要使用重量级深度学习，需要先单击“重量级深度学习”，然后单击“联系我们”。 图2 重量级深度学习 编辑模型信息。 轻量级深度学习：选填“模型描述”。 图3 轻量级深度学习 重量级深度学习：选择量级“中量级”或“重量级”，选填“模型描述”。

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云手机服务器 1分钟 gpu_usage_temperature GPU温度 该指标用于统计测量对象当前的GPU温度。 > 0 ℃ 云手机服务器 1分钟 gpu_usage_status GPU状态 该指标用于统计测量对象当前的GPU状态。 - 云手机服务器 1分钟 gpu_mem_busy_percent

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HiLens激活设备 购买运行服务 基于边缘设备的规格购买对应的CPU和GPU，分别按照CPU资源和GPU资源类型下两个订单 图1 购买运行服务 激活 点击“立即激活”按钮，进入设备激活页面，选择对应的“CPU订单”和“GPU订单”，点击确认即可激活。 父主题： 边缘服务部署

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横向联邦学习场景 TICS 从UCI网站上获取了乳腺癌数据集Breast，进行横向联邦学习实验场景的功能介绍。 乳腺癌数据集：基于医学图像中提取的若干特征，判断癌症是良性还是恶性，数据来源于公开数据Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic)。 场景描述

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cce_gpu_memory_total gpu显存总量 cce_gpu_memory_free gpu显存空闲量 cce_gpu_bar1_memory_used gpu bar1 内存使用量 cce_gpu_bar1_memory_total gpu bar1 内存总量 cce_gpu_clock gpu时钟频率

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