gputil import GPUtil as GPU GPU.showUtilization() import GPUtil as GPU GPUs = GPU.getGPUs() for gpu in GPUs: print("GPU RAM Free: {0:.0f}MB |

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允许 - GPU数量 参数名 取值范围 默认值 是否允许修改 作用范围 nvidia.com/gpu 0-0.99间小数 或大于等于1小于等于10的整数 无 允许 - Kubernetes原生GPU资源配额，配置时limit和request配置相同 GPU虚拟化资源：显存 参数名 取值范围

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资源利用率优化调度 装箱调度（Binpack） 重调度（Descheduler） 节点池亲和性调度 负载感知调度 资源利用率优化调度配置案例 父主题： Volcano调度

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风险等级 高 关键策略 在设计网络拓扑时，仔细检查每个组件的连接要求，例如是否需要互联网可访问性（入站和出站）、连接到VPC的能力、边缘服务和外部数据中心等。除非资源必须接收来自公网的网络流量，否则不要将资源放置在VPC的公有子网中。 对于入站和出站流量，应采用深度防御方法。例

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10Mbit/s x2 1 PLM 弹性 云服务器 E CS 通用计算增强型 c7.4xlarge.2 16核 | 32GB；高IO | 100GB Windows Server 2016 标准版 64位简体中文； 1 带宽 弹性公网IP1个，包年，15M 1 云硬盘 高IO | 2000G 1 云数据库

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业务痛点及挑战 芯片研发全流程对于IT资源的诉求是波动，资源高峰期，本地静态资源无法满足动态需求，资源低谷期，本地资源只能闲置，整体IT资源利用率低，影响项目进度； 芯片研发随着工艺节点发展，对于IT资源的诉求是翻倍，企业IT部门无法快速做到无限制扩机房、扩容操作。 公有云资源丰富多

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显存溢出错误 在训练过程中，常见显存溢出报错，示例如下： RuntimeError: NPU out of memory. Tried to allocate 1.04 GiB (NPU 4; 60.97 GiB total capacity; 56.45 GiB already

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显存溢出错误 在训练过程中，常见显存溢出报错，示例如下： RuntimeError: NPU out of memory. Tried to allocate 1.04 GiB (NPU 4; 60.97 GiB total capacity; 56.45 GiB already

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显存溢出错误 在训练过程中，常见显存溢出报错，示例如下： RuntimeError: NPU out of memory. Tried to allocate 1.04 GiB (NPU 4; 60.97 GiB total capacity; 56.45 GiB already

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GPU负载 使用Tensorflow训练神经网络 使用Nvidia-smi工具

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附录：大模型推理常见问题 问题1：在推理预测过程中遇到NPU out of memory。 解决方法：调整推理服务启动时的显存利用率，将--gpu-memory-utilization的值调小。 问题2：在推理预测过程中遇到ValueError:User-specified max_model_len

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代码简单：仅需修改一行代码。 通信瓶颈 ：负责reducer的GPU更新模型参数后分发到不同的GPU，因此有较大的通信开销。 GPU负载不均衡：负责reducer的GPU需要负责汇总输出、计算损失和更新权重，因此显存和使用率相比其他GPU都会更高。 DistributedDataParallel进行多机多卡训练的优缺点

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alDisk对象获取磁盘I/O数据。 挂载点前缀路径长度不能超过64个字符，必须以字母开头，只能包含0-9/a-z/A-Z/-/./~。 高CPU情况下存在获取超时的现象，会导致无法获取监控数据。 ≥ 0 Byte/s 云 服务器 - 磁盘 云服务器 - 挂载点 1分钟 disk_

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化容器运行环境搭建； 通过RabbitMQ提供低延迟、弹性高可靠、高吞吐、动态扩展、便捷多样的消息中间件服务； 通过WAF保护网站等Web应用程序免受常见Web攻击，保障业务持续稳定运行，满足合规和监管要求； 通过DCS集群，满足高读写性能及弹性变配的业务需求，提高响应速度； 通

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大数据和AI一体化，减少作业耗时。 2 存算分离，资源利用率高 计算存储解耦，支持独立扩容或缩容，计算资源可弹性伸缩，资源利用率提升。 3 数据EC冗余存储，利用率高，成本低 对象存储服务OBS支持利用率最高的分布式数据容错技术Erasure code，磁盘利用率大幅提升，数据存储空间需求远低于三副本。

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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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数量较多等情况时，可以自动干预，迁移资源使用率高的节点上的一些Pod到利用率低的节点上。 图1 LoadAware策略示意图 使用该插件时，highThresholds需要大于lowThresholds，否则重调度器无法启用。 正常节点：资源利用率大于等于30%且小于等于80%的节点。此

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在创建作业时，若需选择资源规格，您可通过规格名称了解对应规格的相关信息，如加速卡显存、CPU核心数、内存、硬盘大小。 例如，“GPU: 1*GP-Vnt1(32GB) | CPU: 8 核 64GB 3200GB”中，32G为GPU显存、8核为CPU核心数、64GB为内存、3200GB为硬盘大小。

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COST07-04 合理降配低负载资源或升配高负载资源 风险等级 中 关键策略 根据工作负载和资源特征选择合适的资源大小或类型。您可通过持续监控资源利用率，发现资源的利用率低于/高于阈值，选择降配或者升配资源来优化成本。 父主题： COST07 管理和优化资源

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附录：大模型推理standard常见问题 问题1：在推理预测过程中遇到NPU out of memory。 解决方法：调整推理服务启动时的显存利用率，将--gpu-memory-utilization的值调小。 问题2：在推理预测过程中遇到ValueError:User-specified

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