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详细安装操作请参考安装GRID驱动。 GPU型弹性云服务器因通用算力和异构算力差异大，仅支持变更规格至同类型规格内的细分规格。 GPU型弹性云服务器不支持热迁移。 图形加速型G1 概述 G1型弹性云服务器基于NVIDIA GRID虚拟GPU技术，提供较为经济的图形加速能力。同时，G1型弹性云服务器使用NVIDIA
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负载 使用Tensorflow训练神经网络 使用Nvidia-smi工具
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
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
例如，某应用申请M MiB显存和T%算力，并指定由N张GPU卡（需位于同一GPU节点）分配时，系统会将M MiB显存及T%的算力均匀分配至N张GPU卡。在任务执行过程中，每张GPU仅能使用其分配的M/N MiB显存以及T/N%算力。 在GPU虚拟化场景中，显存分配（MiB）必须为
GPU计算型 GPU计算单元包含的计算资源主要适用于政企用户部署GPU密集型业务到CloudPond上使用的场景，对应华为云ECS的实例包含Pi系列，用户可根据机型规格情况选择对应的计算资源商品。具体规格请参考表1。
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。
GPU虚拟化的优势 CCE提供的GPU虚拟化功能优势如下： 灵活：精细配置GPU算力占比及显存大小，算力分配粒度为5%GPU，显存分配粒度达MiB级别。 隔离：支持显存和算力的严格隔离，支持单显存隔离，算力与显存同时隔离两类场景。 兼容：业务无需重新编译，无需进行CUDA库替换，对业务无感。
（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。
（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
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
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
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
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
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
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
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
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