学习目标 掌握座席侧的前端页面开发设计。 父主题： 开发指南

查看更多 →

课程学习 前提条件 用户具有课程发布权限 操作步骤-电脑端 登录ISDP系统，选择“作业人员->学习管理->我的学习”并进入，查看当前可以学习的课程。 图1 我的学习入口 在“我的学习”的页面，点击每个具体的课程卡片，进入课程详情页面。可以按学习状态（未完成/已完成）、学习类型（

查看更多 →

增大该权重值，优先提高集群Memory利用率。 1 自定义资源类型 指定Pod请求的其他自定义资源类型，例如nvidia.com/gpu。增大该权重值，优先提高指定资源的利用率。 - 图2 资源利用率优化调度 修改完成后，单击“确认配置”。 父主题： 资源利用率优化调度

查看更多 →

卸载GPU加速型E CS 的GPU驱动 操作场景 当GPU加速型 云服务器 需手动卸载GPU驱动时，可参考本文档进行操作。 GPU驱动卸载命令与GPU驱动的安装方式和操作系统类型相关，例如： Windows操作系统卸载驱动 Linux操作系统卸载驱动 Windows操作系统卸载驱动 以Windows

查看更多 →

百分比（Percent） 0～100% GPU编码器利用率 ma_container_gpu_enc_util 表示编码器利用率 百分比（Percent） % GPU解码器利用率 ma_container_gpu_dec_util 表示解码器利用率 百分比（Percent） % GPU温度 DCGM_FI_DEV_GPU_TEMP

查看更多 →

用于设置容器的优先级，默认值为0。 0：低优先级 1：高优先级 该功能用于在线离线混合使用场景，高优先级容器可以抢占低优先级容器的算力。 quota 只读 此XGPU分配的算力百分比。 如50，指此XGPU分配了显卡50%的算力。 了解procfs节点的用途后，您可以在GPU实例中执行命令进行切换

查看更多 →

存算分离，资源按需弹性使用；训练数据高速读取，提高CPU/GPU利用率；TB级文件秒级保存和加载，缩短故障恢复时间。 低存储成本 冷数据自动流动到OBS中；单副本即可满足容灾，无需数据同步。 约束与限制 部署该解决方案之前，您需注册华为云账户，完成实名认证，且账号不能处于欠费或冻结状态，

查看更多 →

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

查看更多 →

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ECS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

查看更多 →

XGPU共享技术是华为云基于内核虚拟GPU开发的共享技术。XGPU服务可以隔离GPU资源，实现多个容器共用一张显卡，从而实现业务的安全隔离，提高GPU硬件资源的利用率并降低使用成本。 XGPU共享技术架构 XGPU通过自研的内核驱动为容器提供虚拟的GPU设备，在保证性能的前提下隔离显存

查看更多 →

0～100% GPU编码器利用率 ma_container_gpu_enc_util 表示编码器利用率 百分比（Percent） % GPU解码器利用率 ma_container_gpu_dec_util 表示解码器利用率 百分比（Percent） % GPU温度 DCGM_FI_DEV_GPU_TEMP

查看更多 →

资源利用率：在作业进程IO没有变化的情况下，采集一定时间段内的GPU利用率，并根据这段时间内的GPU利用率的方差和中位数来判断资源使用率是否有变化。如果没有变化，则判定作业卡死。 约束限制 目前卡死检测仅支持资源类型为GPU的训练作业。 操作步骤 卡死检测无需额外配置，作业运行中会自动执行检测。检测到作业卡死后会

查看更多 →

选择命名空间，如未创建，单击“创建命名空间”。命名空间类型分为“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。 访问密钥 单击“点击上传”，

查看更多 →

ECS服务新增.NET SDK ECS服务新增.NET SDK。 商用 SDK概述 2 鲲鹏超高I/O型弹性云 服务器 上线 鲲鹏超高I/O型弹性云服务器使用高性能NVMe SSD本地磁盘，提供高存储IOPS以及低读写时延，您可以通过管理控制台创建挂载有高性能NVMe SSD盘的弹性云服务器。

查看更多 →

自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

查看更多 →

使用dcgm-exporter监控GPU指标 应用场景 集群中包含GPU节点时，需要了解GPU应用使用节点GPU资源的情况，例如GPU利用率、显存使用量、GPU运行的温度、GPU的功率等。在获取GPU监控指标后，用户可根据应用的GPU指标配置弹性伸缩策略，或者根据GPU指标设置告警规则。本文基于开源Prometheus和DCGM

查看更多 →

资源利用率：在作业进程IO没有变化的情况下，采集一定时间段内的GPU利用率，并根据这段时间内的GPU利用率的方差和中位数来判断资源使用率是否有变化。如果没有变化，则判定作业卡死。 由于检测规则的局限性，当前卡死检测存在一定的误检率。如果是作业代码本身逻辑（如长时间sleep）导致的卡死，请忽略。 如果对于误检有疑

查看更多 →

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

查看更多 →

GPU虚拟化概述 UCS On Premises 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。

查看更多 →

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？

查看更多 →

模型某一层的参数得到梯度后会马上进行通讯并进行梯度平均。 各GPU更新模型参数。 具体流程图如下： 图1 多机多卡数据并行训练 DistributedDataParallel进行多机多卡训练的优缺点 通信更快：相比于DP，通信速度更快 负载相对均衡：相比于DP，GPU负载相对更均衡 运行速度快：因为通信

查看更多 →