WinRM配置是否正确。 开启基于HTTP的WinRM服务 以Windows系统管理员身份运行PowerShell。 执行如下命令查看基于HTTP的WinRM是否开启。 winrm enumerate winrm/config/listener 如果存在报错信息，则表示WinRM服务未开启，请执行3。

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如何开启消息推送 前提条件 如果使用消息推送功能，用户需准备消息推送接口，接口规格请参见消息推送接口规格。接口开发完成后，需向系统管理员提出申请，将消息推送地址{baseUrl}/webhooks/v1/messages加入地址白名单。 若{baseUrl}为https协议时，还

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2021年6月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 GPU加速型，新增P2s型弹性 云服务器 。 P2s型弹性云 服务器 采用NVIDIA Tesla V100 GPU，能够提供超高的通用计算能力，适用于AI深度学习、科学计算，在深度学习训练、科学计算、计算流体动力学、计算金融、地震分析、

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，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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支持十亿节点、百亿边的超大规模图数据库查询，提供适用于基因和生物网络数据的图深度学习算法。 拥有基于基因组数据自动深度学习的技术框架AutoGenome，深度融合人工智能技术，产生更加便捷、快速、准确、可解释的医疗智能模型，加速医疗大健康行业的研究工作。 成熟的权限管理体系，保障数据安全的同时，确保团队高效协作。

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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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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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在弹出的提示框中，阅读《容器安全服务免责声明》后，勾选“我已阅读并同意《容器安全服务免责声明》”并单击“是”，如图1所示。 图1 “开启防护”提示框 开启防护后，集群的“集群防护状态”为“已开启”，说明该集群中的所有可用节点都已开启防护。 开启集群防护时，若已购买的包周期防护配额小于当前已开启防护的集群

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如何开启熟客模式 操作步骤 单击，打开设置开关。 选择一种筛选熟客的方式，并设置对应的参数值。 时间范围：正整数，1-168，单位：小时 当天：当日0：00至当前时间 单击“下一步”或“保存”，完成配置。 父主题： FAQ

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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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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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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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如果通过私有镜像创建的GPU实例使用虚拟化类型的GPU显卡（如G6v），请确保下载和安装与公共镜像创建云服务器时相同的GRID驱动版本，以确保驱动与主机配套，云服务器可正常运行。 GRID驱动版本，请参见表1。 本节操作介绍如何安装GRID驱动，购买或者申请GRID License，以及如何配置License服务器。

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基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

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SSD 2 x 2*10GE GPU加速型 GPU加速型实例包括计算加速型（P系列）和图形加速型（G系列），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。特别适合于深度学习、科学计算、CAE、3D动画渲染、CAD等应用。 表5 GPU加速型规格详情 规格名称/ID CPU

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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监控指标的工作负载弹性伸缩配置 GPU虚拟化节点弹性伸缩配置 GPU故障处理 父主题： 调度

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如何提升训练效率，同时减少与OBS的交互？ 场景描述 在使用ModelArts进行自定义深度学习训练时，训练数据通常存储在对象存储服务（OBS）中，且训练数据较大时（如200GB以上），每次都需要使用GPU资源池进行训练，且训练效率低。 希望提升训练效率，同时减少与 对象存储OBS 的交互。可通过如下方式进行调整优化。

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在节点列表的“操作”列，单击“开启防护”，为需要开启防护的节点开启防护。 在弹出的提示框中，阅读并勾选“我已阅读并同意《容器安全服务免责声明》”。 单击“确定”，开启节点防护，节点的“防护状态”为“已开启”，说明该节点已开启防护。 一个企业主机安全配额防护一个集群节点。 父主题： 容器安全

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如何开启自动同步功能 使用说明 开启自动同步功能后，Astro会根据设置的执行周期自动从飞书同步组织和用户信息。 操作步骤 参考如何登录Astro低代码平台中操作，登录Astro低代码平台。 在左侧导航栏中，选择“组织层级”。 在“开放集成配置”页签中，开启“是否开启自动同步”。

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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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如何处理GPU掉卡问题 问题描述 执行nvidia-smi命令查询到的显卡的数量较实际规格对应的显卡数量少。 如上图所示，执行nvidia-smi命令查询到7张显卡，实际该机型应有8张显卡。 判断方式 执行以下命令，显卡的数量与实际规格对应的显卡数量一致，且显卡在位状态正常（rev

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