导的讨论范围中。 已完成迁移环境准备，且代码、预训练模型、数据等训练必需内容已经上传到环境中。 约束和限制 安装插件后，大部分能力能够对标在GPU上的使用，但并不是所有行为和GPU上是一一对应的。例如在torch_npu下，当PyTorch版本低于2.1.0时，一个进程只能操作一

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到GPU。 处理方法 根据报错提示，请您排查代码，是否已添加以下配置，设置该程序可见的GPU： os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0,1,2,3,4,5,6,7' 其中，0为 服务器 的GPU编号，可以为0，1，2，3等，表明对程序可见的GP

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准备GPU虚拟化资源 CCE GPU虚拟化采用自研xGPU虚拟化技术，能够动态对GPU设备显存与算力进行划分，单个GPU卡最多虚拟化成20个GPU虚拟设备。本文介绍如何在GPU节点上实现GPU的调度和隔离能力。 前提条件 配置 支持版本 集群版本 v1.23.8-r0、v1.25

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例如有三个显卡a、b、c，每个显卡显存资源是8G，剩余显存资源是8G、8G、6G，有应用B 需要显存14G，则会调度到a和b显卡上，并且其他应用无法调度到a和b显卡上。 父主题： 边缘应用

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GPU实例故障自诊断 GPU实例故障，如果已安装GPU监控的CES Agent，当GPU服务器出现异常时则会产生事件通知，可以及时发现问题避免造成用户损失。如果没有安装CES Agent，只能依赖用户对故障的监控情况，发现故障后及时联系技术支持处理。 GPU实例故障处理流程 GPU实例故障分类列表

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插件安装完成后，GPU 虚拟化和节点池驱动配置请前往“配置中心 > 异构资源配置”页进行设置。 单击“安装”，安装插件的任务即可提交成功。 卸载插件将会导致重新调度的GPU Pod无法正常运行，但已运行的GPU Pod不会受到影响。 验证插件 插件安装完成后，在GPU节点及调度了G

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GPU插件检查异常处理 检查项内容 检查到本次升级涉及GPU插件，可能影响新建GPU节点时GPU驱动的安装。 解决方案 由于当前GPU插件的驱动配置由您自行配置，需要您验证两者的兼容性。建议您在测试环境验证安装升级目标版本的GPU插件，并配置当前GPU驱动后，测试创建节点是否正常使用。

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GPU虚拟化的优势 CCE提供的GPU虚拟化功能优势如下： 灵活：精细配置GPU算力占比及显存大小，算力分配粒度为5%GPU，显存分配粒度达MiB级别。 隔离：支持显存和算力的严格隔离，支持单显存隔离，算力与显存同时隔离两类场景。 兼容：业务无需重新编译，无需进行CUDA库替换，对业务无感。

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参数类型 描述 compatible_with_legacy_api 否 Bool API兼容开关 默认值：false true：插件支持GPU卡原生模式和XGPU虚拟化模式。 component_schedulername 是 String 插件使用的调度器的名字 默认值：default-scheduler

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Nvidia驱动：您可使用CCE提供的驱动地址或手动填写自定义Nvidia驱动的地址，集群下全部GPU节点将使用相同的驱动。 GPU虚拟化功能仅支持470.57.02、510.47.03、535.54.03版本的GPU驱动。 建议您使用CCE提供的驱动地址，以满足驱动版本的要求。 如果下载链接为公

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，实现工厂公辅车间设备数字化 实现公辅设备实时监测和动态预警、报警，实现公辅设备的远程运维 根据设备与表计的实时数据，通过智能控制算法，实现公辅设备的智能化控制，打造无人值守式站房 实现公辅车间的能源调配，实现整站节能 方案架构 图1 方案部署架构 访问通过CDN加速+WAF防护，然后经过ELB代理到CCE集群

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见NVIDIA官方帮助页。 试用版License的使用方法和正式版本的License一致，可以保留试用版账号激活正式版本的License，无需重新注册。试用版License有限期限为90天，账号过期将无法使用，请尽快购买正式版本。 图1 申请试用版License 下载GRID驱动及License软件包

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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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单击“新建应用”，进入新建应用页面。 图1 新建应用 填写应用的基本信息，包括“名称”、“版本”、“图标”、“标签”、“短描述”和“描述”。 图2 基本信息 选择镜像和镜像版本。 详细的镜像介绍和制作方法请参见镜像管理。 填写镜像启动命令。 镜像启动命令需要引用输入、输出参数中的变量，并以大括号扩起，以$符号进行引用。

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选择命名空间，如未创建，单击“创建命名空间”。命名空间类型分为“通用计算型”和“GPU加速型”： 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加速型：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。 访问密钥 单击“点击上传

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t9B裸金属服务器环境配置指南。 本文基于方式二的环境进行操作，请参考方式二中的环境开通和配置指导完成裸机和容器开发初始化配置。注意业务基础镜像选择Ascend+PyTorch镜像。 配置好的容器环境如下图所示： 图1 环境配置完成 父主题： 基于AIGC模型的GPU推理业务迁移至昇腾指导

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基础版和专业版区别 当前华为HiLens提供基础版和专业版两种控制台，两者区别如表1所示。 表1 基础版和专业版区别 区别项 基础版控制台 专业版控制台 设备管理 支持注册的设备：HiLens Kit、Atlas 500。 支持注册的设备：SDC-M系列、SDC-X系列、Andr

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选择“自定义规格”时，您可根据需求调整插件实例数和资源配额。实例数为1时插件不具备高可用能力，当插件实例所在节点异常时可能导致插件功能无法正常使用，请谨慎选择。 其中volcano-admission组件的资源配额设置与集群节点和Pod规模无关，可保持默认值。而volcano-controller和volcano

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nvidia-smi: command not found 可能原因 云服务器 驱动异常、没有安装驱动或者驱动被卸载。 处理方法 如果未安装GPU驱动，请重新安装GPU驱动。 操作指导请参考：安装GPU驱动 如果已安装驱动，但是驱动被卸载。 执行history，查看是否执行过卸载操作。

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力，面向机器学习、深度学习、生物信息学、基因组学及其他大数据应用场景提供完整的应用调度特性。 CCE支持CPU资源调度、GPU/NPU异构资源调度、在离线作业混合部署、CPU Burst弹性限流等调度策略，您可以根据业务特征设置调度策略，帮助您提升应用的性能和集群整体资源的利用率。

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x86_64和ARM)？ 执行以下命令，安装lspci工具。 CentOS系统： yum install pciutils Ubuntu系统： apt install pciutils 执行以下命令，查看安装结果。 lspci -d 10de: 图1 安装结果 GPU指标采集需要

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