GPU调度 GPU节点驱动版本 使用Kubernetes默认GPU调度 GPU虚拟化 监控GPU资源指标 基于GPU监控指标的弹性伸缩实践 GPU故障处理 父主题： 调度

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单击页面上方的“配置加速 域名 ”，如果没有绑定自定义域名也可以在页面下方的配置加速域名卡片中单击“配置加速域名”，弹出“配置加速域名”页面，如图5所示。 如果还没有开通CDN服务，单击“配置加速域名”后会出现弹窗，根据弹窗提示，单击开通CDN服务。 图5 配置加速域名 选择“服务范围”，选择

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如何保护应用代码 什么应用代码可以保护 应用包类型有资产包和源码包两种，仅资产包可设置是否受保护，源码包不受保护。 参考应用打包发布，选择“资产包”发布的应用包，包中组件可设置是否受保护。选择该项后，需要配置版权信息（可选）、描述（可选）、每个组件的保护设置（必选，配置为未受保护或者只读保护）。

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FunctionGraph如何隔离代码？ 每个FunctionGraph函数都运行在其自己的环境中，有其自己的资源和文件系统。 父主题： 创建函数

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如何获取函数代码？ 登录 函数工作流 控制台，单击函数名称进入函数详情页，单击右上方操作栏下的“导出函数”，继续单击“导出函数代码”。 通过导出函数API接口获取函数代码。 父主题： 通用问题

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如何避免非GPU/NPU负载调度到GPU/NPU节点？ 问题现象 当集群中存在GPU/NPU节点和普通节点混合使用的场景时，普通工作负载也可以调度到GPU/NPU节点上，可能出现GPU/NPU资源未充分利用的情况。 问题原因 由于GPU/NPU节点同样提供CPU、内存资源，在一般

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特别是深度学习的大数据集，让训练结果可重现。 极“快”致“简”模型训练 自研的MoXing深度学习框架，更高效更易用，有效提升训练速度。 多场景部署 支持模型部署到多种生产环境，可部署为云端在线推理和批量推理，也可以直接部署到端和边。 自动学习 支持多种自动学习能力，通过“自动学

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用MSTSC方式登录弹性 云服务器 。 使用MSTSC方式访问GPU加速型弹性云 服务器 时，使用WDDM驱动程序模型的GPU将被替换为一个非加速的远程桌面显示驱动程序，造成GPU加速能力无法实现。因此，如果需要使用GPU加速能力，您必须使用不同的远程访问工具，如VNC工具。如果使用管理

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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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a1），请继续按照处理方法处理；如果查找不到显卡或者显示状态为rev ff，请根据显卡故障诊断及处理方法进行故障诊断。规格对应显卡数量可以通过GPU加速型查询。 lspci | grep -i nvidia 处理方法 非CCE集群场景，建议尝试自行重装驱动，或升级驱动版本后执行nvid

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本文主要对HCIA-AI考试大纲进行介绍： 考试 考试代码 考试类型 试卷题型 考试时长 通过分数/总分 考试费用 HCIA-AI H13-311 笔试 单选、多选、判断 90 min 600/1000 200USD 考试内容 HCIA-AI V3.0考试包含人工智能基础知识、机器学习、深度学习、华为昇腾AI体系、华为AI全栈全场景战略知识等内容。

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Megatron-Deepspeed是一个由NVIDIA开发的基于PyTorch的深度学习模型训练框架。它结合了两个强大的工具：Megatron-LM和DeepSpeed，可在具有分布式计算能力的系统上进行训练，并且充分利用了多个GPU和深度学习加速器的并行处理能力。可以高效地训练大规模的语言模型。 Me

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弹性云服务器当前支持的基础监控指标 弹性云服务器操作系统监控的监控指标（安装Agent） 弹性云服务器进程监控的监控指标（安装Agent） GPU加速型实例安装GPU监控插件（Linux，公测） 如何自定义弹性云服务器告警规则 如何查看弹性云服务器运行状态进行日常监控 一键告警 弹性云服务器运行在物理机上，虽

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强制关机导致文件系统损坏，Linux弹性云服务器启动失败 鲲鹏CentOS 7和中标麒麟NKASV 7云服务器使用GNOME图形化后鼠标不可用怎么办？ 怎样查看GPU加速型云服务器的GPU使用率？ GPU加速云服务器 出现NVIDIA内核崩溃，如何解决？ 父主题： 操作系统管理

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CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ 更多 远程登录 应用容器化改造介绍 应用容器化改造流程 步骤1：对应用进行分析 步骤2：准备应用运行环境

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有使用Inception-v3进行图片分类的代码。 训练模型的代码，均在工程https://gpu-demo.obs.cn-north-1.myhuaweicloud.com/gpu-demo.zip中，您需要将代码下载解压，并将代码工程打入镜像中。下面附上制作镜像的Dockerfile文件内容：

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，若其中穿插了其他数据操作，需要保证有前后衔接关系的两个代码框的dataflow名字一致。 绑定源数据 进入迁移数据JupyterLab环境编辑界面，运行“Import sdk”代码框。 单击界面右上角的图标，选择“迁移学习 > 特征迁移 > 特征准备 > 绑定源数据”。界面新增“绑定迁移前的源数据”内容。

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查看、学习 操作路径：培训-学习-学习项目-更多-可见范围 图17 可见范围1 图18 可见范围2 推送内容 通过推送消息，提醒学员学习 操作路径：培训-学习-学习项目-更多-推送内容 图19 推送内容1 图20 推送内容2 分享 管理员可通过链接/二维码的方式分享该学习项目，学员通过单击链接或识别二维码进行学习

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硬盘 >= 1GB GPU（可选） 同一个边缘节点上的GPU型号必须相同。 说明： 当前支持Nvidia Tesla系列P4、P40、T4等型号GPU。 含有GPU硬件的机器，作为边缘节点的时候可以不使用GPU。 如果边缘节点使用GPU，您需要在纳管前安装GPU驱动。 目前只有使用

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硬盘 >= 1GB GPU（可选） 同一个边缘节点上的GPU型号必须相同。 说明： 当前支持Nvidia Tesla系列P4、P40、T4等型号GPU。 含有GPU硬件的机器，作为边缘节点的时候可以不使用GPU。 如果边缘节点使用GPU，您需要在纳管前安装GPU驱动。 目前只有使用

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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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