GPU相关问题 日志提示"No CUDA-capable device is detected" 日志提示“RuntimeError: connect() timed out” 日志提示“cuda runtime error (10) : invalid device ordinal

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GPU计算型 GPU计算单元包含的计算资源主要适用于政企用户部署GPU密集型业务到CloudPond上使用的场景，对应华为云E CS 的实例包含Pi系列，用户可根据机型规格情况选择对应的计算资源商品。具体规格请参考表1。 表1 GPU计算单元 名称 算力配置 描述 GPU计算单元-汇聚型-2Pi2

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源调度、GPU/NPU异构资源调度、Volcano调度的主要功能。 CPU调度 CCE提供CPU管理策略为应用分配完整的CPU物理核，提升应用性能，减少应用的调度延迟。 功能 描述 参考文档 CPU管理策略 当节点上运行了很多 CPU 密集的 Pod 时，工作负载可能会迁移到不同的

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Hypervisor安全 2 XEN实例停止服务 由于华为云使用的XEN虚拟化平台所有版本都已经停止服务（EOS），华为云无法获取补丁更新和社区支持，发现新的安全风险后，无法继续向用户提供补丁修复和技术支持，会导致用户业务出现安全风险。 - XEN实例停止服务说明及常见问题 2020年10月

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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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不启用自动停止，系统会自动停掉Notebook实例吗？会删除Notebook实例吗？ 针对此问题，需要根据选择的不同资源规格进行说明。 如果使用免费规格，Notebook实例将在运行1小时后，自动停止。如果72小时内没有再次启动，会释放资源，即删除此Notebook实例。因此使用

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最大迭代轮数 模型训练的最大迭代轮数，默认50。 提前终止训练轮数 在测试集上连续N轮迭代AUC无提高时，迭代停止，训练提前结束，默认5。 重新训练 对第一次训练无影响，仅影响任务重跑。 “是”：清空上一轮的模型结果后重新开始训练。 “否”：导入上一轮的训练结果继续训练。适用于欠拟合的情况。

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华为云是全球首批Kubernetes认证服务提供商（Kubernetes Certified Service Provider，KCSP），是国内最早投入Kubernetes社区的厂商，是容器开源社区主要贡献者和容器生态领导者。华为云也是CNCF云原生计算基金会的创始成员及白金会员，云容器引

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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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停止服务 端口号错误 部署“停止服务”步骤显示成功，检测服务显示为启动状态 部署应用中断 权限不够 参数含反斜杠“\”（特例） 环境下没有主机 环境不存在 windows主机部署应用失败 使用sudo权限执行报错 部署进程被第三方杀毒软件拦截 路径不合法 在Centos上安装软件提示网络故障

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说明 重跑类型 选择需要重跑的实例。 重跑当前实例 重跑当前作业及其上下游作业实例 开始时间 仅当“重跑类型”选择“重跑当前作业及其上下游作业实例”时，才需要配置。 设置好开始时间和结束时间，系统会重跑所设置的时间段内的作业实例。 说明： 如果所选的时间段内没有可以重跑的作业实例，系统会报错“Job

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GPU驱动故障 G系列弹性 云服务器 GPU驱动故障 GPU驱动异常怎么办？ GPU驱动不可用 GPU设备显示异常 T4 GPU设备显示异常 GPU实例启动异常，查看系统日志发现NVIDIA驱动空指针访问怎么办？

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检查节点是否存在gpu设备，gpu驱动是否安装且运行正常。edgectl check gpu无检查节点GPU设备：检查成功返回结果：检查失败返回结果：检查失败时，会打印错误码，用户可以根据错误码在所提供的文档链接中获取相应的帮忙。

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赫兹 每张GPU卡的显存频率 GPU卡-PCle带宽 字节/秒 每张GPU卡的PCle带宽 指标清单 GPU视图使用的指标清单如下： 表2 GPU指标说明 指标名称 类型 说明 cce_gpu_gpu_utilization Gauge GPU卡算力使用率 cce_gpu_memory_utilization

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停止服务 该步骤通过指定端口停止目标主机中对应的应用，信息配置如下所示。 表1 参数说明 参数项 说明 步骤显示名称 步骤添加后在部署步骤编排区显示的名称。 环境 目标环境。 服务的端口号 需要被停止的服务的端口号。 控制选项 配置是否启用该操作。 当前步骤执行失败后，应用是否继续执行后续的步骤。

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迁移学习 如果当前数据集的特征数据不够理想，而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候，可以使用特征迁移功能，将理想数据集的特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前，请先完成如下操作： 将源数据集和目标数据集导入系统，详细操作请参见数据集。 创建迁移数据

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添加内容单击即可添加所需要的资源类型，向下滑动时当前区域会吸顶显示，方便内容的添加与维护； 阶段内容已添加内容展示资源所属类型，鼠标移动至名称后可单击预览素材内容（暂不支持scorm，HTML和压缩包的预览）； 解锁时间可以设置资源的解锁时间，学员必须到解锁时间后才能学习该资源，线下课和考勤无解锁时间的设置。

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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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由于企业应用流量的不断变化，容器工作负载的资源需求也在不断变化。在部署、管理容器工作负载时，若时刻保持业务高峰期的资源数量，会造成大量的资源浪费；若为工作负载设置资源限制，则达到资源使用上限后可能会造成应用异常。Kubernetes中的HPA（Horizontal Pod Autoscaler）策略可

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driver。 图4 卸载GPU driver 卸载完成后，开始安装驱动，此过程会持续几分钟，请耐心等待。 驱动安装完成后，会自动重启云 服务器 后，请重新以root账号登录。 执行以下命令，检查驱动是否安装成功。 nvidia-smi 如果返回信息中包含了已安装的驱动版本，说明驱动安装成功。 图5

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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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