了解按需计费详细情况。 CCE提供的GPU监控指标 CCE AI套件（NVIDIA GPU）插件版本为2.1.24、2.7.40及以上时，GPU基础指标中增加了读取xgpu算力使用量、xgpu内存使用量和xgpu内存总量的能力。 cce_gpu_memory_total支持采集xgpu_memory_total数据

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规格中数字分别代表什么含义？ 在创建作业时，若需选择资源规格，您可通过规格名称了解对应规格的相关信息，如加速卡显存、CPU核心数、内存、硬盘大小。 例如，“GPU: 1*GP-Vnt1(32GB) | CPU: 8 核 64GB 3200GB”中，32G为GPU显存、8核为CPU

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务，每套折合10人天投入工作量； 188,160.00 每套 计费模式 本服务为一次性计费方式。 变更配置 本服务如已启动交付，不支持退订和变更，用户可以根据自身业务的实际情况购买；如因下单购买规格错误，可支持退订。 续费 本服务为一次性交付方式，需要续费。如有新的需求，可重新按需新下单购买。

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兆字节（MB） 显存可用量（aom_cluster_gpu_memory_free_megabytes） 该指标用于统计测量对象的显存可用量。 >0 兆字节（MB） 显存使用率（aom_cluster_gpu_memory_usage） 该指标用于统计测量对象已使用的显存占显存容量的百分比。

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CCE云容器引擎是否支持负载均衡？ 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？ 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

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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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Online暂不支持GPU加速，建议安装tensorflow-cpu减小磁盘占用，并加快安装速度。 鲲鹏镜像暂时无法安装TensorFlow，敬请期待后续更新。 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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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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GPU调度 GPU调度概述 准备GPU资源 创建GPU应用 监控GPU资源 父主题： 管理本地集群

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际情况替换containerName参数和command参数 spec: containers: - name: my-task image: my-task-image:latest # 替换为实际使用的镜像 业务负载和自定义指标采集可以共用一个容器，也可以由S

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物理磁盘已使用总容量和物理磁盘总容量指标仅统计本地磁盘分区的文件系统类型，不统计主机通过网络形式挂载的文件系统（juicefs、nfs、smb等）。 表2 主机指标维度 维度 说明 clusterId 集群ID。 clusterName 集群名称。 gpuName GPU名称。 gpuID

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Studio中，支持查看当前账号OBS桶及文件夹，并通过拖拽的方式导入OBS文件至HiLens Studio。 商用 2021年1月 序号 功能名称 功能描述 阶段 1 HiLens Studio支持 手机实时视频 流调试代码 在HiLens Studio调试代码的过程中，可以使用手机登录HiLens

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Engine Activity 表示在一个时间间隔内，Graphics或Compute引擎处于Active的时间占比。该值表示所有Graphics和Compute引擎的平均值。Graphics或Compute引擎处于Active是指Graphics或Compute Context绑定到线

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info查看是否有进程资源占用NPU，导致训练时显存不足。解决可通过kill掉残留的进程或等待资源释放。 可调整参数：TP张量并行（tensor-model-parallel-size） 和PP流水线并行（pipeline-model-parallel-size），可以尝试增加 TP和PP的值，一般TP×P

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info查看是否有进程资源占用NPU，导致训练时显存不足。解决可通过kill掉残留的进程或等待资源释放。 可调整参数：TP张量并行（tensor-model-parallel-size） 和PP流水线并行（pipeline-model-parallel-size），可以尝试增加 TP和PP的值，一般TP×P

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info查看是否有进程资源占用NPU，导致训练时显存不足。解决可通过kill掉残留的进程或等待资源释放。 可调整参数：TP张量并行（tensor-model-parallel-size） 和PP流水线并行（pipeline-model-parallel-size），可以尝试增加 TP和PP的值，一般TP×P

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使用AutoGenome镜像前，需要您在资产市场中订阅该镜像。 登录 医疗智能体 ，进入基因平台。 在“资产市场”中查找“autogenome”镜像。 单击界面右侧“订阅”图标，订阅该镜像。 订阅的镜像将显示在“项目管理 > 镜像”页面的镜像列表中。 步骤2：创建Notebook 在“项目管理

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必备的知识和技能。 培训内容 培训内容 说明 神经网络基础 介绍深度学习预备知识，人工神经网络，深度前馈网络，反向传播和神经网络架构设计 图像处理理论和应用 介绍计算机视觉概览，数字图像处理基础，图像预处理技术，图像处理基本任务，特征提取和传统图像处理算法，深度学习和卷积神经网络相关知识

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