检测到您已登录华为云国际站账号，为了您更好的体验，建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
检测到您已登录华为云国际站账号，为了您更好的体验，建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
比对NPU和GPU预检结果。
命令，将信息收集到信息文件diagnose_gpu_xxxxx.tar.gz进行自排查或工单联系技术支持。
GPU专为图像处理设计，存储系统实际上是一个二维的分段存储空间，包括一个区段号（从中读取图像）和二维地址（图像中的X、Y坐标）。GPU采用了数量众多的计算单元和超长的流水线，但只有非常简单的控制逻辑并省去了Cache缓存。
在linux+GPU的环境下训练VGG16，CPU模式下运行正常，GPU提示如下错误代码============== Starting Training ==============[WARNING] PRE_ACT(20601,python):2021-04-25-10:57:45.151.017
=0,1,2,3 python xxx.py来设置该程序可见的gpu 2.
根据GPU/NPU卡信息定位使用该卡的Pod 在CCE中使用GPU/NPU卡时，无法直接获取到使用该卡的Pod。您可以根据GPU/NPU卡的信息，通过kubectl命令行操作筛选Pod，以便在GPU/NPU卡故障时能够及时将Pod驱逐。
pytorch 同步gpu import torch a = torch.tensor([[1, 2, 3],[4, 5, 6]]) b = torch.tensor([[2, 2, 2], [3, 3, 3], [3, 3, 3
首先通过在PyTorch训练脚本中插入dump接口，跟踪计算图中算子的前向传播与反向传播时的输入与输出，然后再使用子命令compare进行比对生成比对表格。
虚拟机故障，在message日志中发现存在Xid报错 父主题： GPU实例故障自诊断
"比对结果输出目录") 最终生成结果为similarities.csv表示每个Step各个权重参数两次比对相似度值，以及 {param_name}.png和summary_similarities.png以折线图方式表示各个
为什么exec进入容器后执行GPU相关的操作报错？
GPU A系列裸金属服务器使用CUDA cudaGetDeviceCount()提示CUDA initializat失败 问题现象 在A系列GPU裸金属服务器上，系统环境是ubuntu20.04+nvidia515+cuda11.7，使用Pytorch2.0时出现如下错误： CUDA
GPU/NPU Pod重建风险检查异常处理 检查项内容 检查当前集群升级重启kubelet时，节点上运行的GPU/NPU业务容器是否可能发生重建，造成业务影响。
每个线程都有自己的私有本地内存（Local Memory）和Resigter每个线程块都包含共享内存（Shared Memory）,可以被线程中所有的线程共享，其生命周期与线程块一致所有的线程都可以访问全局内存（Global Memory）只读内存块：常量内存（Constant Memory
一、 背景 北京时间2023.11.13日，Supercomputing 2023大会上Nvidia推出全新一代GPU H200,预计明年第二季度量产。 我们对H系列的GPU认知还停留在10.23日开始制裁H100 H800 A100 A800 L40S芯片对国内的出口。
Computing Toolkit\CUDA\v10.0下的lib，bin，include文件夹下） 5.下面添加cudnn的环境变量，先新建一个系统变量，如下图，然后在系统变量的path下进行编辑，新建如第二张图的两个解析路径。
如何查询显卡详细信息 查询指定显卡的详细信息 登录弹性云服务器。 执行以下命令，查询指定显卡的详细信息。 nvidia-smi –q –i ${显卡ID} 查询所有显卡的详细信息 登录弹性云服务器。 执行以下命令，所有显卡的详细信息。 nvidia-smi -q 执行结果示例如下：
【功能模块】在训练时报错，提示算子不支持gpu类型【操作步骤&问题现象】1、开始训练，加载数据，走到train时就报错【截图信息】[EXCEPTION] DEVICE(35811,7f3f576f62c0,python):2022-03-03-07:28:44.866.790 [mindspore
GPU加速云服务器能够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
lspci | grep NV 如下图所示，可以看到有一张GPU显卡，且显卡是rev a1，状态正常；如果为rev ff或其他状态，则显卡可能故障。 父主题： 故障信息收集
长按/截图保存，微信识别二维码
或者关注公众号“华为云”
