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适用于GPU加速实例的镜像列表 查看更多 驱动和工具包 驱动和工具包 GPU加速型实例自动安装GPU驱动（Linux） GPU加速型实例安装GRID/vGPU驱动 GPU加速型实例卸载GPU驱动 查看更多 驱动故障 驱动故障 GPU实例故障处理流程 GPU驱动故障 异构类实例安装支持对应监控的CES Agent（Linux）
com/gpu资源的工作负载不会自动转换为虚拟化GPU，而是继续使用整卡资源。 开启GPU虚拟化后，在工作负载中声明nvidia.com/gpu等价于开启虚拟化GPU显存隔离，可以和显存隔离模式的工作负载共用一张GPU卡，但无法与算显隔离模式负载共用一张GPU卡。关于GPU虚拟化的其他约束，请参见约束与限制。
docker-monit 检查是否有程序正在使用GPU卡设备，如果存在程序正在使用GPU卡设备，则需要对程序进行驱逐。 执行以下命令，检查是否有程序正在使用GPU卡设备。 sudo fuser -v /dev/nvidia* 回显结果如下，则说明存在程序使用正在使用GPU卡设备。如果回显结果为无fu
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NVML显存重映射行数查询异常 GPU驱动或GPU设备存在异常，请根据GPU设备所在的节点类型（ECS或BMS），联系对应的客服进行处理。 GPU设备DBE错误与SBE错误总数过高 GPU驱动或GPU设备存在异常，请根据GPU设备所在的节点类型（ECS或BMS），联系对应的客服进行处理。 GPU设备存在Uncorrectable
GPU采用xGPU虚拟化技术，能够动态对GPU设备显存与算力进行划分，单个GPU卡最多虚拟化成20个GPU虚拟设备。相对于静态分配来说，虚拟化的方案更加灵活，最大程度保证业务稳定的前提下，可以完全由用户定义使用的GPU数量，提高GPU利用率。 GPU虚拟化功能优势如下： 灵活：精细配置GPU算力占比及显存大
丰富的GPU监控指标，功能特性如下： GPU行为监控 GPU配置管理 GPU Policy管理 GPU健康诊断 GPU级别统计和线程级别统计 NVSwitch配置和监控 本文基于CCE云原生监控插件和dcgm-exporter实现丰富的GPU观测场景，常用指标请参见GPU监控指标
Gauge % GPU进程 GPU虚拟化算力总量。 xgpu_core_percentage_used Gauge % GPU进程 GPU虚拟化算力使用量。 gpu_schedule_policy Gauge - GPU卡 GPU虚拟化分三种模式： 0：显存隔离算力共享模式 1：显存算力隔离模式
CPU 和 GPU 性能提升不平衡 先纵向扩展，再横向扩展 GPU 型号，NVLink，NVSwitch，DGX，10G/25G/100G/200G 的匹配和选择 混合精度 GPU Direct RDMA（Infiniband） 从 CPU 中卸载一些操作到 GPU（e.g
toposort()]): print('Used the cpu') else: print('Used the gpu')
本节操作介绍GPU云服务器安装Tesla驱动及CUDA工具包的操作步骤。 当前已支持使用自动化脚本安装GPU驱动，建议优先使用自动安装方式，脚本获取以及安装指导请参考（推荐）自动安装GPU加速型ECS的GPU驱动（Linux）和（推荐）自动安装GPU加速型ECS的GPU驱动（Windows）。
监控了哪些目标。 图2 查看监控目标 监控GPU指标 创建一个使用GPU的工作负载，等工作负载正常运行后，访问Prometheus，在“Graph”页面中，查看GPU指标。 关于GPU指标详情请参见GPU监控指标说明。 图3 查看GPU监控指标 访问Grafana Prometh
动版本。 GPU驱动支持列表 当前GPU驱动支持列表仅针对1.2.28及以上版本的CCE AI套件（NVIDIA GPU）插件。 如果您需要安装最新版本的GPU驱动，请将您的CCE AI套件（NVIDIA GPU）插件升级到最新版本。 表1 GPU驱动支持列表 GPU型号 支持集群类型
过shared memory通信Grid：多个blocks则会再构成GridWarp：GPU执行程序时的调度单位，同一个warp里的线程执行相同的指令，即SIMT。下面这张图能够很好说明GPU的内存模型
GPU调度 GPU节点驱动版本 使用Kubernetes默认GPU调度 GPU虚拟化 监控GPU资源指标 CCE AI套件（NVIDIA GPU）插件使用dcgm-exporter监控GPU指标 基于GPU监控指标的工作负载弹性伸缩配置 GPU虚拟化节点弹性伸缩配置 GPU故障处理
选择GPU节点驱动版本 使用GPU加速型云服务器时，需要安装正确的Nvidia基础设施软件，才可以使用GPU实现计算加速功能。在使用GPU前，您需要根据GPU型号，选择兼容配套软件包并安装。 本文将介绍如何选择GPU节点的驱动版本及配套的CUDA Toolkit。 如何选择GPU节点驱动版本
分配到一张卡上。 GPU虚拟化模式： 显存：GPU虚拟化配置项。显存值单位为Mi，需为128的整数倍，最小值为128Mi，若配置的显存超过单张GPU卡的显存，将会出现无法调度状况。 算力：GPU虚拟化配置项。算力值单位为%，需为5的倍数，且最大不超过100。算力可以不填写，不填表示显存隔离算力共享。
同的卡型，独立配置GPU/MEM。最小GPU规格小至1 GB显存/算力，将为您提供最贴合业务的实例规格。 突发流量支撑 函数计算平台提供充足的GPU资源供给，当业务遭遇突发流量时，函数计算将以秒级弹性供给海量GPU算力资源，避免因GPU算力供给不足、GPU算力弹性滞后导致的业务受损。
在安装日志中（/var/log/nvidia-installer.log）看到驱动编译安装过程，由于内核中的某个函数报错，导致驱动编译安装失败；此为GPU驱动版本与特定Linux内核版本的兼容性问题。 解决方法： 请使用更低版本内核, 或者保持当前linux内核版本但是使用更高版本的的英伟达
通过节点池升级节点的GPU驱动版本 如果您使用的CUDA库无法与当前的NVIDIA驱动版本匹配，您需要升级节点的驱动版本才可以正常使用GPU节点。建议您以节点池为粒度进行节点NVIDIA驱动版本的管理，创建应用时可调度到指定驱动版本的节点池，在升级驱动时，也可以根据节点池分批次控制升级。
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