自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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百分比（%） 显存使用量（aom_node_gpu_memory_used_megabytes） 该指标用于统计测量对象已使用的显存。 ≥0 兆字节（MB） GPU使用率（aom_node_gpu_usage） 该指标用于统计测量对象的GPU使用率。 0～100 百分比（%） NPU存

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八爪鱼自动驾驶平台的多机分布式训练功能可以帮助用户加快模型训练速度，提高训练效率，并支持更大规模的深度学习任务。通过多机分布式训练，用户可以将训练任务分配到多台计算机或 服务器 上并行进行，充分利用硬件资源，加快模型收敛速度，提高训练效果。平台支持多种深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch等

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）。 MEM：物理内存使用率（memUsage）百分比（Percent）。 GPU：GPU使用率（gpuUtil）百分比（Percent）。 GPU_MEM：显存使用率（gpuMemUsage）百分比（Percent）。 父主题： 查看作业详情

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该指标用于统计测量对象中所有 云服务器 过去15分钟的CPU平均负载的均值。 该指标无单位。 ≥0 弹性伸缩组 1分钟 gpu_usage_gpu （Agent）GPU使用率 该指标用于统计弹性伸缩组的（Agent）GPU使用率，以百分比为单位。 计算公式：伸缩组中的所有云服务器（Agent）GPU使用率之和/伸缩组实例数

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弹性伸缩：支持工作负载和节点的弹性伸缩，可以根据业务需求和策略，经济地自动调整弹性计算资源的管理服务。 服务治理：深度集成应用服务网格，提供开箱即用的应用服务网格流量治理能力，用户无需修改代码，即可实现灰度发布、流量治理和流量监控能力。 容器运维：深度集成容器智能分析，可实时监控应用及资源，支持采集、管理、分析日

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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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案例参考： 从0制作 自定义镜像 用于创建训练作业（PyTorch+CPU/GPU） 从0制作自定义镜像用于创建训练作业（MPI+CPU/GPU） 从0制作自定义镜像用于创建训练作业（Tensorflow+GPU） 从0制作自定义镜像用于创建训练作业（MindSpore+Ascend）

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Megatron-DeepSpeed是一个基于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。 M

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云服务器 - GPU 1分钟 gpu_usage_gpu (Agent) GPU使用率 该指标用于统计测量对象当前的GPU使用率。 单位：百分比 采集方式（Linux）：通过调用GPU卡的libnvidia-ml.so.1库文件获取。 采集方式（Windows）：通过调用GPU卡的nvml

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提供“自动学习白盒化”能力，开放模型参数、自动生成模型，实现模板化开发，提高开发效率 采用自动深度学习技术，通过迁移学习（只通过少量数据生成高质量的模型），多维度下的模型架构自动设计（神经网络搜索和自适应模型调优），和更快、更准的训练参数自动调优自动训练 采用自动机器学习技术，基于

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aom_node_gpu_memory_used_megabytes gpuMemUsed 显存使用量 该指标用于统计测量对象已使用的显存。 ≥0 兆字节（MB） aom_node_gpu_usage gpuUtil GPU使用率 该指标用于统计测量对象显卡使用率。 0～100 百分比（%）

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管理GPU加速型E CS 的GPU驱动 GPU驱动概述 Tesla驱动及CUDA工具包获取方式 （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ECS的GPU驱动（Windows） 手动安装GPU加速型ECS的GRID驱动 手动安装GPU加速型ECS的Tesla驱动

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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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0～100 百分比（%） aom_node_gpu_memory_used_megabytes 显存使用量 该指标用于统计测量对象已使用的显存。 ≥0 兆字节（MB） aom_node_gpu_usage GPU使用率 该指标用于统计测量对象的GPU使用率。 0～100 百分比（%） ao

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存使用率为5%，GPU使用率为4%，则瓶颈指标为CPU。 建议最大会话数=(85%-空载时瓶颈指标使用率)/(每路会话瓶颈指标使用率)。 测算完成后确定资源后续不再使用，请及时删除/退订2购买的服务器、服务器组和应用组，否则会产生一定费用。 父主题： 常见问题

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通过后续章节，您可以了解以下内容： 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

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显存已使用量（aom_cluster_gpu_memory_used_megabytes） 该指标用于统计测量对象已使用的显存。 ≥0 兆字节（MB） GPU使用率（aom_cluster_gpu_usage） 该指标用于统计测量对象的GPU使用率。 0～100 百分比（%） 物理内存使用率（aom_cluster_memory_usage）

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和行业术语，进一步提高识别准确率。 一句话识别 可以实现1分钟以内音频到文字的转换。对于用户上传的二进制音频格式数据，系统经过处理，生成语音对应的文字，支持的语言包含中文普通话、方言以及英语。方言当前支持四川话、粤语和上海话。 产品优势 高识别率 基于深度学习技术，对特定领域场景

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2.4.5 gpu_temperature 该GPU的温度。 °C 2.4.5 gpu_usage_gpu 该GPU的算力使用率。 % 2.4.1 gpu_usage_mem 该GPU的显存使用率。 % 2.4.1 gpu_used_mem 该GPU的显存使用量。 MB 2.4.5

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是，该驱动版本与镜像可能存在兼容性问题，建议更换驱动版本，操作指导，请参考安装GPU驱动。 否，请执行下一步。 请尝试重启云服务器，再执行nvidia-smi查看GPU使用情况，确认是否正常。 如果问题依然存在，请联系客服。 父主题： GPU驱动故障

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