error较多，继续诊断是否达到换卡条件： 执行nvidia-smi –r命令，重置GPU。 执行nvidia-smi --query-retired-pages=gpu_name,gpu_bus_id,gpu_serial,retired_pages.cause,retired_pages

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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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U设备上。 当前提供了“一键迁移”脚本进行GPU到昇腾适配，原理是通过monkey-patch的方式将torch下的CUDA、nccl等操作映射为NPU和hccl对应的操作。如果没有用到GPU的高阶能力，例如自定义算子、直接操作GPU显存等操作，简单场景下可以直接使用“一键迁移”。

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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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兆字节（MB） aom_node_gpu_memory_free_megabytes 显存容量 该指标用于统计测量对象的显存容量。 >0 兆字节（MB） aom_node_gpu_memory_usage 显存使用率 该指标用于统计测量对象已使用的显存占显存容量的百分比。 0～100 百分比（%）

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测量对象 监控周期（原始指标） gpu_usage_gpu_load GPU使用率 该指标用于统计测量对象当前的GPU使用率。 0-100% 云手机 服务器 1分钟 gpu_usage_vram GPU显存使用率（vram） 该指标用于统计测量对象当前的GPU VRAM使用率。 0-100%

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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

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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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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函数管理 Serverless GPU使用介绍 部署方式 函数模式

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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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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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设置插件支持的“参数配置”。 在离线业务混部：启用在离线业务混部特性，可通过增加节点应用部署密度来提升资源利用率，并在高优先级的在线业务需要更多资源时，系统自动压制低优先级的离线业务，以保障高优先级的在线业务。详情请参见开启云原生混部。 应用扩缩容优先级策略：开启应用扩缩容优先级策略功能后

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百分比（%） 显存容量（aom_container_gpu_memory_free_megabytes） 该指标用于统计测量对象的显存容量。 >0 兆字节（MB） 显存使用率（aom_container_gpu_memory_usage） 该指标用于统计测量对象已使用的显存占显存容量的百分比。

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异常中文描述 检测方法 A050101 GPU 显存 GPU ECC错误。 通过nvidia-smi -a查询到存在Pending Page Blacklist为Yes的记录，或多比特Register File大于0。对于Ampere架构的GPU，存在以下场景： 存在不可纠正的SRAM错误。

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极小。无需重新训练的低比特量化技术实现模型从高精度浮点向定点运算转换，多种压缩技术和调优技术实现模型计算量满足端、边小硬件资源下的轻量化需求，模型压缩技术在特定领域场景下实现精度损失<1%。 当训练数据量很大时，深度学习模型的训练将会非常耗时。深度学习训练加速一直是学术界和工业界所关注的重要问题。

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NPU Snt9B裸金属服务器安装深度学习框架PyTorch 场景描述 昇腾为使用PyTorch框架的开发者提供昇腾AI处理器的超强算力，需要安装PyTorch Adapter插件用于适配PyTorch，本文介绍如何安装Pytorch框架和Pytorch Adapter插件。 本文使用ModelArts上的NPU

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Online暂不支持GPU加速，建议安装tensorflow-cpu减小磁盘占用，并加快安装速度。 鲲鹏镜像暂时无法安装TensorFlow，敬请期待后续更新。 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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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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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

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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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