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lang=en 图2 下载GPU驱动安装包 执行以下命令，安装GPU驱动。 sh ./NVIDIA-Linux-x86_64-xxx.yy.run 执行以下命令，删除压缩包。
等待job执行完成，进入OBS页面，可以查看到以图片形式展示的执行结果。 通过kubectl创建可以按如下YAML执行。
训练的GPU硬件工作出现异常。 处理方法 请您对作业代码进行排查分析，确认是否对训练代码和参数进行过修改。 检查资源分配情况（cpu/mem/gpu/snt9/infiniband）是否符合预期。
解决方法：调整推理服务启动时的显存利用率，将--gpu-memory-utilization的值调小。
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Notebook Cache盘告警上报 创建Notebook时，可以根据业务数据量的大小选择CPU、GPU或者Ascend资源，对GPU或Ascend类型的资源，ModelArts会挂载硬盘至“/cache”目录，用户可以使用此目录来储存临时文件。
CCE节点的CPU /内存/磁盘容量/磁盘IOPS/GPU/GPU缓存使用率过高 检测：通过AOM监控CCE节点的CPU/内存/磁盘容量/磁盘IOPS/GPU/GPU缓存使用率。 恢复： 根据业务情况，手工变更节点规格或增加节点数量。
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： Standard模型训练
等待job执行完成，进入OBS存储盘的outputimg下，可以看到推理使用的图片。 登录在集群中添加GPU节点添加的节点，执行docker logs {容器id}查看归类结果，可以看到结果：tabby cat。
在Kubernetes集群中，容器将能够使用GPU进行加速计算。如果您有多个GPU节点，请确保在每个节点上都完成以上步骤。 父主题： 实施步骤
在“Registry”窗口的列表中找到“ide.browser.jcef.gpu.disable”并勾选。 IDE弹出提示重启，单击“Restart Now”重启IDE解决研发对话窗口空白问题。
图中灰色部分的算力单元表示被跳过不参与调度。 本例中容器1、2、3占用的实际算力百分比为25%、25%、50%。 混合调度（policy=5） 混合调度表示单张GPU卡支持单显存隔离和算力显存隔离类型。
根据界面提示填写待添加GPU加速型云服务器参数，该云服务器用于部署应用，提供计算、图形实时渲染等功能。 表3 添加VR云服务器参数说明 参数 说明 取值样例 部署云服务器 选择用于部署应用的云服务器。 新建：购买新的GPU加速型云服务器。
当显示如下内容，表示支持GPU监控的CES Agent安装成功。 图2 支持GPU监控的CES Agent安装成功 获取安装脚本 您可以通过执行以下命令，获取支持GPU监控和NPU监控的CES Agent的安装脚本。
什么是知识图谱服务 知识图谱服务（Knowledge Graph，简称KG）提供一站式知识图谱全生命周期管理服务，包括本体可视化构建、自动化图谱流水线构建，以及图谱问答、搜索、推理等图谱应用能力，企业可以灵活掌控图谱配置，适合复杂多变的业务场景。
X86架构（CPU/GPU）的推理基础镜像 表1 TensorFlow AI引擎版本 支持的运行环境 镜像名称 URI 2.1.0 CPU GPU(cuda10.1) tensorflow_2.1.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 swr
优化原理 对于ModelArts提供的GPU资源池，每个训练节点会挂载500GB的NVMe类型SSD提供给用户免费使用。
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