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支持NVIDIA Tesla P4 GPU卡，单实例最大支持4张P4 GPU卡。 提供GPU硬件直通能力。 单GPU单精度计算能力最高5.5 TFLOPS。 单GPU INT8计算能力最高22 TOPS。 单GPU提供8GiB ECC显存，带宽192GiB/s。 GPU内置硬件视频编解码引擎，
通过nvidia.com/gpu指定申请GPU的数量，支持申请设置为小于1的数量，比如nvidia.com/gpu: 0.5，这样可以多个Pod共享使用GPU。GPU数量小于1时，不支持跨GPU分配，如0.5 GPU只会分配到一张卡上。 使用nvidia.com/gpu参数指定GPU数量时，re
GPU负载 使用Tensorflow训练神经网络 使用Nvidia-smi工具
GPU虚拟化多卡均分调度 在AI训练、推理和科学计算中，单张GPU常因算力或显存不足无法满足需求，因此需要多张GPU卡协同工作。然而，使用多张GPU卡协同工作时，直接分配整张GPU可能导致资源浪费，尤其是当任务仅需使用部分显存或算力时。GPU虚拟化的多卡均分调度功能允许任务跨多张
alloc()等。 受GPU虚拟化技术的限制，容器内应用程序初始化时，通过nvidia-smi监测工具监测到的实时算力可能超过容器可用的算力上限。 节点上开启了GPU虚拟化且有多张GPU卡时，如果GPU资源不足，不支持抢占其他Pod的GPU资源。 创建GPU虚拟化应用 通过控制台创建
GPU相关问题 日志提示"No CUDA-capable device is detected" 日志提示“RuntimeError: connect() timed out” 日志提示“cuda runtime error (10) : invalid device ordinal
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
启集群内的其他GPU节点。 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2 GPU驱动支持列表 GPU型号
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。
GPU虚拟化概述 CCE GPU虚拟化采用自研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，可以完全由用户自己定义使用的GPU量，提高GPU利用率。
GPU驱动概述 GPU驱动概述 在使用GPU加速型实例前，请确保实例已安装GPU驱动以获得相应的GPU加速能力。 GPU加速型实例支持两种类型的驱动：GRID驱动和Tesla驱动。 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
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。
Gauge % GPU进程 表示GPU算力的使用量，即GPU负载实际使用的GPU卡算力。算力以整卡的1%为单位，例如30%表示GPU负载实际使用GPU卡中30%的算力。 不开启GPU虚拟化：该指标数值与cce_gpu_utilization相同。 开启GPU虚拟化：该指标数值与
节点池级别的GPU虚拟化。 集群级别的GPU虚拟化： 开启“GPU配置 > GPU虚拟化”，开启后，全局默认开启GPU虚拟化，支持单GPU卡的算力与显存切分。 在“集群默认驱动”的中选择支持GPU虚拟化的驱动。 在页面右下角单击“确认配置”。 图1 开启集群级别GPU虚拟化 节点池级别的GPU虚拟化：安装2
（推荐）自动安装GPU加速型ECS的GPU驱动（Linux） 操作场景 在使用GPU加速型实例时，需确保实例已安装GPU驱动，否则无法获得相应的GPU加速能力。 本节内容介绍如何在GPU加速型Linux实例上通过脚本自动安装GPU驱动。 使用须知 本操作仅支持Linux操作系统。
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
（推荐）自动安装GPU加速型ECS的GPU驱动（Windows） 操作场景 在使用GPU加速型实例时，需确保实例已安装GPU驱动，否则无法获得相应的GPU加速能力。 本节内容介绍如何在GPU加速型Windows实例上通过脚本自动安装GPU驱动。 使用须知 如果GPU加速型实例已安装
T4 GPU设备显示异常 问题描述 使用NVIDIA Tesla T4 GPU的云服务器，例如Pi2或G6规格，执行nvidia-smi命令查看GPU使用情况时，显示如下： No devices were found 原因分析 NVIDIA Tesla T4 GPU是NVIDIA的新版本，默认使用并开启GSP
卸载GPU加速型ECS的GPU驱动 操作场景 当GPU加速型云服务器需手动卸载GPU驱动时，可参考本文档进行操作。 GPU驱动卸载命令与GPU驱动的安装方式和操作系统类型相关，例如： Windows操作系统卸载驱动 Linux操作系统卸载驱动 Windows操作系统卸载驱动 以Windows
了解更多GRID驱动信息请参考NVIDIA vGPU驱动。 GPU直通型实例：根据需求选择GRID驱动版本。 GPU虚拟化型实例：请严格按照下表选择合适的驱动版本下载使用。 表1 GPU实例类型支持的GRID驱动版本 实例类型 GPU挂载方式 操作系统 驱动版本 CPU架构 G6v GPU虚拟化型实例 CentOS
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