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A系列裸金属服务器节点内如何进行NVLINK带宽性能测试方法？ 场景描述 本文指导如何进行节点内NVLINK带宽性能测试，适用的环境为：Ant8或者Ant1 GPU裸金属服务器， 且服务器中已经安装相关GPU驱动软件，以及Pytorch2.0。 GPU A系列裸金属服务器，单台服务
为什么使用客户端上传镜像失败？ 上传数据和算法至SFS ECS服务器已挂载SFS，请参考在ECS服务器挂载SFS Turbo存储。 已经在ECS中设置权限，请参考在ECS中设置ModelArts用户可读权限。 已经安装和配置obsutil，请参见安装和配置OBS命令行工具。 准备数据 登录coc
华为云CCE集群纳管GPU裸金属服务器由于CloudInit导致纳管失败的解决方案 问题现象 创建出3台GPU裸金属服务器，使用A节点制作镜像，用于在CCE纳管裸金属服务器时，使用该镜像，但是纳管后发现服务器A纳管失败，剩下两台服务器纳管成功。 原因分析 在CCE纳管过程中，需要通过cloudinit
GPU裸金属服务器使用EulerOS内核误升级如何解决 问题现象 GP Vnt1裸金属服务器，操作系统为EulerOS 2.9(基于CentOS制作的Linux发行版)，经常遇到服务器重启后，操作系统内核无故升级，导致系统上原安装的nvidia-driver等软件无法使用，只能卸载重新安装。
Standard上运行GPU多机多卡训练作业 操作流程 准备工作： 购买服务资源（VPC/SFS/OBS/SWR/ECS） 配置权限 创建专属资源池（打通VPC） ECS服务器挂载SFS Turbo存储 在ECS中设置ModelArts用户可读权限 安装和配置OBS命令行工具 （可选）工作空间配置 模型训练：
此时无论DH Cient是否关闭，服务器都可以获取分配IP。 当服务器没有网卡配置文件时，DH Client开启，此时服务器会分配私有IP。如果关闭DH Client，则服务器无法获取私有IP。 图2 查看NetworkManager配置 图3 查看网络配置 命令“yum update
GP Vnt1裸金属服务器用PyTorch报错CUDA initialization:CUDA unknown error 问题现象 在Vnt1 GPU裸金属服务器（Ubuntu18.04系统），安装NVIDIA 470+CUDA 11.4后使用“nvidia-smi”和“nvcc
由于弹性集群资源池可选择弹性裸金属或弹性云服务器作为节点资源，不同机型的节点对应的操作系统、适用的CCE集群版本等不相同，为了便于您制作镜像、升级软件等操作，本文对不同机型对应的软件配套版本做了详细介绍。 裸金属服务器的对应的软件配套版本 表1 裸金属服务器 类型 卡类型 RDMA网络协议 操作系统
使用SSH工具连接Notebook，服务器的进程被清理了，GPU使用率显示还是100% 原因是代码运行卡死导致被进程清理，GPU显存没有释放；或者代码运行过程中内存溢出导致程序被清理，需要释放下显存，清理GPU，然后重新启动。为了避免进程结束引起的代码未保存，建议您每隔一段时间保存下代码输出至OBS桶或者容器
在Linux上安装配置Grafana 适用场景 本章节适用于在Linux操作系统的PC中安装配置Grafana。 前提条件 一台可访问外网的Ubuntu服务器。如果没有请具备以下条件： 准备一台ECS服务器（建议规格选8U或者以上，镜像选择Ubuntu，建议选择22.04版本，本
表10 镜像详情 软件类型 版本详情 操作系统 Ubuntu 20.04 server 64bit 架构类型 x86 RoCE路由配置 不支持自动配置，需创建后手动配置。 镜像名称：Ubuntu-20.04-x86-for-Ant1-BareMetal-with-RoCE-and-NVIDIA-525-CUDA-12
Server提供多样化的xPU裸金属服务器，赋予用户以root账号自主安装和部署AI框架、应用程序等第三方软件的能力，为用户打造专属的云上物理服务器环境。用户只需轻松选择服务器的规格、镜像、网络配置及密钥等基本信息，即可迅速创建弹性裸金属服务器，获取所需的云上物理资源，充分满足算法工程师在日常训练和推理工作中的需求。
已拥有需要部署SNAT的弹性云服务器。 待部署SNAT的弹性云服务器操作系统为Linux操作系统。 待部署SNAT的弹性云服务器网卡已配置为单网卡。 步骤一：打通VPC 通过打通VPC，可以方便用户跨VPC使用资源，提升资源利用率。 登录ModelArts管理控制台，在左侧导航栏中选择“AI专属资源池
支持精度测试 profiling 支持分析算子的profiling 环境准备 本工具支持x86和ARM的系统环境，使用前需要安装以下软件。 表2 安装软件及步骤 软件 安装步骤 mindspore-lite 安装版本：2.2.10 下载地址：https://www.mindspore.cn/lite/docs/zh-CN/r2
上传数据和算法至SFS（首次使用时需要） 前提条件 ECS服务器已挂载SFS，请参考ECS服务器挂载SFS Turbo存储。 在ECS中已经创建ma-user和ma-group用户，请参考在ECS中创建ma-user和ma-group。 已经安装obsutil，请参考下载和安装obsutil。 参考线下容
模型NPU卡数、梯度累积值取值表 不同模型推荐的训练参数和计算规格要求如表1所示。规格与节点数中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡，以此类推。 表1 NPU卡数、加速框架、梯度配置取值表 模型 Template 模型参数量 训练策略类型 序列长度cutoff_len 梯度累积值
模型NPU卡数、梯度累积值取值表 不同模型推荐的训练参数和计算规格要求如表1所示。规格与节点数中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡，以此类推。 表1 NPU卡数、加速框架、梯度配置取值表 模型 Template 模型参数量 训练策略类型 序列长度cutoff_len 梯度累积值
练命令，可以多次执行，卡数及其它配置参考NPU卡数取值表按自己实际情况决定。 单机<可选>： # 默认8卡 benchmark-cli train <cfgs_yaml_file> <model_name> <run_type> # 指定设备卡数，如2卡 ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=0
模型NPU卡数、梯度累积值取值表 不同模型推荐的训练参数和计算规格要求如表1所示。规格与节点数中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡，以此类推。 表1 NPU卡数、加速框架、梯度配置取值表 模型 模型参数量 训练类型 序列长度cutoff_len 梯度累积值 优化工具(Deepspeed)
模型NPU卡数、梯度累积值取值表 不同模型推荐的训练参数和计算规格要求如表1所示。规格与节点数中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡，以此类推。 表1 NPU卡数、加速框架、梯度配置取值表 模型 Template 模型参数量 训练策略类型 序列长度cutoff_len 梯度累积值
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