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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
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
的形式，而呈现并行机的特征。 如今GPU厂商们开始从硬件和API上提供对GPU专门支持，且推出专门做通用计算的GPU(如AMD FireStream和NVIDIA Tesla)。GPU的服务对象也从以图形为主发展为图形和高性能计算并重。 GPU特殊的硬件架构突出了对CPU的优势：
#这里是要使用的GPU编号，正常的话是从0开始 在程序开头设置os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = '0,1,2,3' CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 python xxx.py来设置该程序可见的gpu 2. 使用torch
方法一：重新启动，选择安装GPU驱动时的内核版本，即可使用GPU驱动。 在云服务器操作列下单击“远程登录 > 立即登录”。 单击远程登录操作面板上方的“发送CtrlAltDel”按钮，重启虚拟机。 然后快速刷新页面，按上下键，阻止系统继续启动，选择安装GPU驱动时的内核版本进入系统
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]
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
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
是，该驱动版本与镜像可能存在兼容性问题，建议更换驱动版本，操作指导，请参考安装GPU驱动。 否，请执行下一步。 请尝试重启云服务器，再执行nvidia-smi查看GPU使用情况，确认是否正常。 如果问题依然存在，请联系客服。 父主题： GPU驱动故障
在“GPU配置”中找到“节点池配置”，并选择新增的目标节点池。 参考准备GPU虚拟化资源，选择满足GPU虚拟化要求的驱动，并开启支持GPU虚拟化。 图1 异构资源配置 单击“确认配置”进行保存。 步骤三：创建GPU虚拟化负载并扩容 参考使用GPU虚拟化章节，创建使用GPU虚拟化
GPU实例故障处理流程 GPU实例故障处理流程如图1所示，对应的操作方法如下： CES监控事件通知：配置GPU的CES监控后会产生故障事件通知。 故障信息收集：可使用GPU故障信息收集脚本一键收集，也可参考故障信息收集执行命令行收集。 GPU实例故障分类列表：根据错误信息在故障分类列表中识别故障类型。
监控GPU资源 本章介绍如何在UCS控制台界面查看GPU资源的全局监控指标。 前提条件 完成GPU资源准备。 当前本地集群已创建GPU资源。 当前本地集群开启了监控能力。 GPU监控 登录UCS控制台，在左侧导航栏选择“容器智能分析”。 选择对应的集群并开启监控，详细操作请参照集群开启监控。
PU”，配置GPU参数。 表1 GPU参数说明 参数名称 说明 GPU卡型 当前仅支持NVIDIA-T4。 GPU规格（GB） 支持1~16GB。 图1 启用GPU 父主题： 创建GPU函数
Nvidia GPU发布计划 从2021年的发布的A100 到2023年的H100，nvidia保持两年一次产品升级的节奏。如今nvidia似乎已经加快脚本，一年一次更新。明年后面会相继推出B100 x100 四 、我们到底需要多少个GPU 全世界的AI公司都陷入算力荒，英伟达的GPU已经千金难求
一个虚拟设备。 在设备列表中，选择新创建的虚拟设备， 图2 在线调试-创建虚拟设备 单击右侧的“调试”，进入调试界面。 图3 在线调试-进入调试 进入在线调试页面，查看设备状态显示为”在线”。 图4 在线调试-设备在线备 在“设备模拟器”区域，针对您实际的使用场景，可以选择属性上
-V验证一下。 在安装好tensorflow-gpu后， 执行下面代码，如果打印use GPU true，则代表gpu安装完成，可以使用gpu进行训练。 import tensorflow as tf gpu_ok = tf.test.is_gpu_available() print("tf
准备GPU资源 本文介绍如何在使用GPU能力前所需要的基础软件、硬件规划与准备工作。 基础规划 配置 支持版本 集群版本 v1.25.15-r7及以上 操作系统 华为云欧拉操作系统 2.0 系统架构 X86 GPU类型 T4、V100 驱动版本 GPU虚拟化功能仅支持470.57
为什么会关注到这个问题？ 不同型号 GPU 具备不同算力，配合 不同版本 CUDA ，能够支持 不同精度的模型推理运算Check if Your GPU Supports FP16/INT8 博文主体内容官网地址 check your GPU Compute Capability
基于GPU监控指标的工作负载弹性伸缩配置 集群中包含GPU节点时，可通过GPU指标查看节点GPU资源的使用情况，例如GPU利用率、显存使用量等。在获取GPU监控指标后，用户可根据应用的GPU指标配置弹性伸缩策略，在业务波动时自适应调整应用的副本数量。 前提条件 目标集群已创建，且
处理方法 如果未安装GPU驱动，请重新安装GPU驱动。 操作指导请参考：安装GPU驱动 如果已安装驱动，但是驱动被卸载。 执行history，查看是否执行过卸载操作。 进入/var/log目录，查看是否有nvidia-uninstall.log日志，如果有说明GPU驱动已被卸载，请重新安装GPU驱动。
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