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GPU (32G显存)，在提供云服务器灵活性的同时，提供高性能计算能力和优秀的性价比。P2vs型弹性云服务器支持GPU NVLink技术，实现GPU之间的直接通信，提升GPU之间的数据传输效率。能够提供超高的通用计算能力，适用于AI深度学习、科学计算，在深度学习训练、科学计算、计
如何处理ECC ERROR：执行nvidia-smi -q存在double bit ecc error错误，并无待隔离页 问题原因 显存可能某个地方存在异常。 问题影响 可能影响一个或多个GPU的相关应用程序。 处理方法 执行nvidia-smi命令，查看显卡信息。 如果在volatile
如何处理ECC ERROR：执行nvidia-smi存在SRAM的ECC错误（V100显卡） 问题原因 显存可能某个地方存在异常。 问题影响 可能影响一个或多个GPU的相关应用程序。 处理方法 执行nvidia-smi命令查看显卡信息。 如果在volatile Uncorr. ECC下发现存在ecc
如何处理ECC ERROR：存在待隔离页问题 问题描述 业务调度到某个GPU节点后，发现业务异常，调度到其他节点时正常。 某台虚拟机显存使用率突然降低。 判断方式 执行以下命令，查看显卡是否存在ecc error。 nvidia-smi 如果1的回显结果中volatile Uncorr
用户在Windows设备管理器显示适配器中查询显卡属性，发现设备状态中存在错误“由于该设备有问题，Windows已将其停止”。 判断方式 确认用户发生问题时的操作，是否有出现显存OOM。 如果用户使用的是vGPU实例，确认实例安装的驱动与主机的驱动版本是否匹配。 登录实例所在主机。 执行nvidia-smi命令，查看驱动版本，并对照版本配套关系。
3D渲染、图形工作站、游戏加速 付费使用，需要购买License，满足图形图像类应用加速用途。 Tesla驱动 不需要 支持 不支持 不支持 不支持 科学计算、深度学习训练和推理 通常搭配使用NVIDIA CUDA SDK，可免费下载使用，满足通用计算类应用加速用途。 父主题： 管理GPU加速型ECS的GPU驱动
width NPU显存带宽使用率 该指标用于统计该NPU的显存的带宽使用率。 单位：百分比。 采集方式（Linux）：通过调用NPU卡的libdcmi.so库文件获取。 0-100% 云服务器 云服务器 - NPU 1分钟 npu_freq_mem NPU显存频率 该指标用于统计该NPU的显存的时钟频率。
7TFLOPS 单精度浮点计算 7.8TFLOPS 双精度浮点计算 125TFLOPS Tensor Core 深度学习加速 300GiB/s NVLINK 机器学习、深度学习、训练推理、科学计算、地震分析、计算金融学、渲染、多媒体编解码。 支持开启/关闭超线程功能，详细内容请参见开启/关闭超线程。
G6v型弹性云服务器使用NVIDIA Tesla T4 GPU显卡，能够支持DirectX、OpenGL、Vulkan接口，提供16GiB显存，满足专业级的图形处理需求。 公测 GPU加速型 2021年1月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 支持通过元数据获取ECS的网络基准带宽、最大带宽元数据
name：GPU名称 memory_mb：GPU显存大小 count：GPU显卡数量 alias_prefix：GPU显卡内部别名 info:asic_accelerators String 该规格的加速器信息。 name：加速器名称 memory_mb：加速器显存大小 count：加速器显卡数量
300I加速卡包含4个Ascend310芯片。 单芯片半精度（FP16）8TeraFLOPS。 单芯片整数精度（INT8）16TeraOPS。 单芯片提供8GiB显存，内存带宽50GiB/s。 内置硬件视频编解码引擎， 支持H.264/265。 使用须知 kAi1s实例支持如下版本的操作系统： Ubuntu
310芯片，每张Atlas 300I加速卡包含4个Ascend 310芯片。 单芯片整数精度（INT8）16TeraOPS。 单芯片提供8GiB显存，内存带宽50GiB/s。 内置硬件视频编解码引擎，支持5路全高清视频解码器（H.264/265）。 使用须知 Ai1s实例支持如下版本的公共镜像：
推荐使用GPU加速型弹性云服务器，基于NVIDIA Tesla M60硬件虚拟化技术，提供较为经济的图形加速能力。能够支持DirectX、OpenGL，可以提供最大显存1GiB、分辨率为4096×2160的图形图像处理能力。 更多信息，请参见GPU加速型。 数据分析 处理大容量数据，需要高I/O能力和快速
name：GPU名称 memory_mb：GPU显存大小 count：GPU显卡数量 alias_prefix：GPU显卡内部别名 info:asic_accelerators String 该规格的加速器信息。 name：加速器名称 memory_mb：加速器显存大小 count：加速器显卡数量
参数类型 描述 name String GPU卡名称。 count Integer GPU卡数量。 memory_mb Integer GPU卡显存大小，单位为MB。 表9 asic_accelerators参数 参数 参数类型 描述 name String ASIC加速卡名称。 count
8。 图形加速型G1 表13 G1型弹性云服务器的规格 规格名称 vCPU 内存 （GiB） 最大带宽/基准带宽 最大收发包能力 GPU 显存 （GiB） 虚拟化类型 g1.xlarge 4 8 中 中 1×M60-1Q 1 XEN g1.xlarge.4 4 16 中 中 1×M60-1Q
（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
GPU设备显示异常 问题描述 执行nvidia-smi查看GPU使用情况，显示如下： 单卡机器显示 No devices were found 多卡机器上显示卡数目不全 执行lspci | grep -i nvidia，显示卡数目正常。 处理方法 查看实例是否使用NVIDIA Tesla
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
规格名称 vCPU 内存 （GiB） 最大带宽/基准带宽 （Gbps） 最大收发包能力 （万PPS） 网卡多队列数 网卡个数上限 GPU 显存 （GiB） 虚拟化类型 pi2.2xlarge.4 8 32 10/4 50 4 4 1 × T4 1 × 16 KVM pi2.4xlarge
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