深度学习本质 gpu_监控GPU资源指标-华为云

监控GPU资源指标

GPU卡 GPU时钟频率 cce_gpu_memory_clock GPU卡 GPU显存频率 cce_gpu_graphics_clock GPU卡 GPU图形处理器频率 cce_gpu_video_clock GPU卡 GPU视频处理器频率物理状态数据 cce_gpu_temperature

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大数据分析

人工智能应用在其中起到了不可替代的作用。游戏智能体通常采用深度强化学习方法，从0开始，通过与环境的交互和试错，学会观察世界、执行动作、合作与竞争策略。每个AI智能体是一个深度神经网络模型，主要包含如下步骤：通过GPU分析场景特征（自己，视野内队友，敌人，小地图等）输入状态信息（Learner）。

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GPU虚拟化

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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确认学习结果

确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的服务器后，输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认，您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。学习结果确认方式，在创建白名单策略时可设置： “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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（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E CS 的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。

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ModelArts与DLS服务的区别？

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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方案概述

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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目标集群资源规划

用于轻量级Web服务器、开发、测试环境以及中低性能数据库等场景。 GPU加速型：提供优秀的浮点计算能力，从容应对高实时、高并发的海量计算场景。P系列适合于深度学习，科学计算，CAE等；G系列适合于3D动画渲染，CAD等。仅支持1.11及以上版本集群添加GPU加速型节点。高性能计

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安装GPU指标集成插件

暂不支持CCE纳管后的GPU加速型实例。前提条件已安装GPU驱动，未安装lspci工具的云服务器影响GPU掉卡事件的上报。如果您的弹性云服务器未安装GPU驱动，请参见GPU驱动概述安装GPU驱动。安装GPU驱动需使用默认路径。 GPU驱动安装完后，需重启GPU加速型实例，否则可能

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查询作业资源规格

。查询自动学习资源规格无需此参数。 engine_id 否 Long 指定作业的引擎ID，默认为“0”。查询自动学习资源规格无需此参数。 project_type 否 Integer 项目类型。默认为“0”。 0：非自动学习项目。 1：自动学习，图像分类。 2：自动学习，物体检测。

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自动学习简介

自动学习简介自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现模型的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力，只需上传数据，通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。

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GPU驱动不可用

方法一：重新启动，选择安装GPU驱动时的内核版本，即可使用GPU驱动。在云服务器操作列下单击“远程登录 > 立即登录”。单击远程登录操作面板上方的“发送CtrlAltDel”按钮，重启虚拟机。然后快速刷新页面，按上下键，阻止系统继续启动，选择安装GPU驱动时的内核版本进入系统

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面向AI场景使用OBS+SFS Turbo的存储加速方案概述

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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使用Kubeflow和Volcano实现典型AI训练任务

，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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问答模型训练（可选）

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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负载伸缩概述

变动和固定时间周期进行负载伸缩，实现复杂场景下的负载伸缩。多场景：使用场景广泛，典型的场景包含在线业务弹性、大规模计算训练、深度学习GPU或共享GPU的训练与推理。负载伸缩实现机制 UCS的负载伸缩能力是由FederatedHPA和CronFederatedHPA两种负载伸缩策略所实现的，如图1所示。

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华为人工智能工程师培训

0中的Keras高层接口及TensorFlow2.0实战深度学习预备知识介绍学习算法，机器学习的分类、整体流程、常见算法，超参数和验证集，参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计深度学习概览介绍神经网络的定义与发展，深度学习的训练法则，神经网络的类型以及深度学习的应用图像识别、语音识别、机器翻译编程实验

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（推荐）自动安装GPU加速型ECS的GPU驱动（Windows）

（推荐）自动安装GPU加速型ECS的GPU驱动（Windows）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Windows实例上通过脚本自动安装GPU驱动。使用须知如果GPU加速型实例已安装G

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Namespace和Network

通用计算型”和“GPU型”两种类型的资源，创建命名空间时需要选择资源类型，后续创建的负载中容器就运行在此类型的集群上。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。

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安装并配置GPU驱动

安装并配置GPU驱动背景信息对于使用GPU的边缘节点，在纳管边缘节点前，需要安装并配置GPU驱动。 IEF当前支持Nvidia Tesla系列P4、P40、T4等型号GPU，支持CUDA Toolkit 8.0至10.0版本对应的驱动。操作步骤安装GPU驱动。下载GPU驱动，推荐驱动链接：

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安装并配置GPU驱动

安装并配置GPU驱动背景信息对于使用GPU的边缘节点，在纳管边缘节点前，需要安装并配置GPU驱动。 IEF当前支持Nvidia Tesla系列P4、P40、T4等型号GPU，支持CUDA Toolkit 8.0至10.0版本对应的驱动。操作步骤安装GPU驱动。下载GPU驱动，推荐驱动链接：

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