CPU管控 GS_263200040 错误码： Cgroup failed to attach (tid %d) into "%s" group: %s(%d). 解决方案：请确认控制组%s的路径是否已被更改或删除了。 level： WARNING 父主题： WLM

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2 cce-gpu-topology-predicate GPU拓扑调度预选算法 - - cce-gpu-topology-priority GPU拓扑调度优选算法 - - cce-gpu 结合U CS 的GPU插件支持GPU资源分配，支持小数GPU配置 说明： 小数GPU配置的前提条

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Online，单击“创建实例”。 如果提示未开通则根据提示跳转至开通页面完成服务开通。 进入“基础配置”页面，选择Python技术栈，CPU架构选择X86计算，CPU/内存选择2U4G，单击“下一步”。 进入“工程配置”页面，选择不创建工程，然后单击“确定”，完成实例创建。 安装TensorFlow

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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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CPU算力增强型，适用于密集计算场景下运算 GPU规格 “GPU: 1*Vnt1(32GB)|CPU: 8 核 64GB”：GPU单卡规格，32GB显存，适合深度学习场景下的算法训练和调测 “GPU: 1*Tnt004(16GB)|CPU: 8核* 32GB”： GPU单卡规格，16GB显存，推理计算

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status String 服务状态，取值包含： running：运行中，服务正常运行。 deploying：部署中，服务正在部署，包含打镜像和调度资源部署。 concerning：告警，后端实例部分存在异常。 failed：失败，服务部署失败，失败原因可以看事件和日志标签页。 stopped：停止。

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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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图2 产品架构 基于云平台底层网络和存储服务（VPC、ELB、NAT、EVS、OBS、SFS等），提供丰富的网络和存储功能。 提供高性能、异构的基础设施（x86 服务器 、GPU加速型服务器、Ascend加速型服务器），容器直接运行在物理服务器上。 使用Kata容器提供虚拟机级别的安

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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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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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管理GPU加速型ECS的GPU驱动 GPU驱动概述 Tesla驱动及CUDA工具包获取方式 （推荐）自动安装GPU加速型ECS的GPU驱动（Linux） （推荐）自动安装GPU加速型ECS的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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指标含义 取值范围 单位 CPU ma_container_cpu_util CPU使用率 该指标用于统计测量对象的CPU使用率。 0～100 百分比（%） ma_container_cpu_used_core CPU内核占用量 该指标用于统计测量对象已经使用的CPU核个数 ≥0 核（Core）

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下拉列表选择架构信息。 设置“容器规格”。 根据实际情况配置CPU、内存、GPU、NPU的申请配额及限制配额。 单击“下一步”，进行部署配置。 设置“重启策略”，单击“提交”，完成版本的添加。 总是重启：当应用退出时，无论是正常退出还是异常退出，系统都会重新启动应用。 失败时重启：当应用异常退出时，系统会重新启动应用。

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CCE基于Volcano调度器提供多元算力资源调度及任务调度的能力，面向机器学习、深度学习、生物信息学、基因组学及其他大数据应用场景提供完整的应用调度特性。 CCE支持CPU资源调度、GPU/NPU异构资源调度、在离线作业混合部署、CPU Burst弹性限流等调度策略，您可以根据业务特征设置调度策

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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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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54 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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务效率。 媒资图像标签 基于深度学习技术，准确识别图像中的视觉内容，提供多种物体、场景和概念标签，具备目标检测和属性识别等能力帮助客户准确识别和理解图像内容。主要面向媒资素材管理、内容推荐、广告营销等领域。 图1 媒资图像标签示例图 名人识别 利用深度神经网络模型对图片内容进行检

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在侧边栏滑出的“配置管理”窗口中，修改kubelet组件的CPU管理策略配置（cpu-manager-policy）参数值，选择static。 单击“确定”，完成配置操作。 为Pod设置独占CPU Pod设置独占CPU（即CPU绑核）有如下几点要求： 节点上开启静态（static）CPU管理策略，具体方法请参见为

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GPU设备检查 功能 检查节点是否存在gpu设备，gpu驱动是否安装且运行正常。 语法 edgectl check gpu 参数说明 无 使用示例 检查节点GPU设备： edgectl check gpu 检查成功返回结果： +-----------------------+ |

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计算公式：节点上容器显存使用总量/节点上显存总量 GPU卡-显存使用量 字节 显卡上容器显存使用总量 GPU卡-算力使用率 百分比 每张GPU卡的算力使用率 计算公式：显卡上容器算力使用总量/显卡的算力总量 GPU卡-温度 摄氏度 每张GPU卡的温度 GPU-显存频率 赫兹 每张GPU卡的显存频率 GPU卡-PCle带宽

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ModelArts与DLS服务的区别？ 深度学习服务（DLS）是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务，内置大量优化的网络模型，以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术，通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是，DLS服务仅提供深度学习技术，而ModelA

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