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GPU裸金属服务器更换NVIDIA驱动后执行nvidia-smi提示Failed to initialize NVML 问题现象 华为云裸金属服务器，NVIDIA驱动卸载后重新安装。 （1）已卸载原有版本NVIDIA驱动和CUDA版本，且已安装新版本的NVIDIA驱动和CUDA版本
TaurusDB标准版和RDS for MySQL有什么区别 RDS for MySQL使用开源MySQL内核，快速跟随社区版本进行迭代，云上托管数据库。 TaurusDB标准版基于开源MySQL内核深度自研，提供更多更强的内核能力，包含16K原子写，压缩，分区增强等能力。 父主题：
华为云CCE集群纳管GPU裸金属服务器由于CloudInit导致纳管失败的解决方案 问题现象 创建出3台GPU裸金属服务器，使用A节点制作镜像，用于在CCE纳管裸金属服务器时，使用该镜像，但是纳管后发现服务器A纳管失败，剩下两台服务器纳管成功。 原因分析 在CCE纳管过程中，需要通过cloudinit
说会同时存在标准存储类型的对象副本和归档或深度归档存储对象，在恢复对象的保存时间到期后标准存储类型的对象副本会自动删除。 该接口可以恢复指定桶中的归档存储对象。 接口约束 您必须是桶拥有者或拥有恢复归档或深度归档存储对象的权限，才能恢复归档或深度归档存储对象。建议使用IAM或桶策
图2 基于Res-VAE和表达谱对单细胞数据降维 使用该Notebook时需要运行相应的代码模块，运行步骤如下所示。 环境配置：加载AutoGenome以及辅助绘图的软件包。 读取配置文件：通过json文件配置输入和输出路径。 模型训练：针对提供的数据和模型参数，AutoGeno
Profiling数据采集 在train.py的main()函数Step迭代处添加配置，添加位置如下图所示： 此处需要注意的是prof.step()需要加到dataloder迭代循环的内部以保证采集单个Step迭代的Profiling数据。 更多信息，请参见Ascend PyTorch
Agent支持的系统有哪些？ CES Agent迭代版本已知版本特性如下： 2.7.5.1版本 分类 说明 发布时间 2024-12-20 新特性 基于2.7.5版本： GPU指标采集加固。 修复问题 无 2.7.5版本 分类 说明 发布时间 2024-12-20 新特性 优化网卡指标采集逻辑，完善网卡名称维度值规则规则校验
动的公共镜像，或使用驱动自动安装脚本安装驱动。 GPU加速型实例自动安装GPU驱动（Linux） GPU加速型实例自动安装GPU驱动（Windows） 如果用户已安装驱动，但驱动不匹配使用场景，请卸载驱动后重新安装。请参考安装GPU驱动。 父主题： 非硬件故障自恢复处理方法
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 error，执行nvidia-smi -q -i &.{gpu_id}查看卡的详细信息。 如果在volatile
XGPU共享技术是华为云基于内核虚拟GPU开发的共享技术。XGPU服务可以隔离GPU资源，实现多个容器共用一张显卡，从而实现业务的安全隔离，提高GPU硬件资源的利用率并降低使用成本。 XGPU共享技术架构 XGPU通过自研的内核驱动为容器提供虚拟的GPU设备，在保证性能的前提下隔离显存和算力，为充分利
not responding to commands”，说明是总线脱落，请联系技术支持人员换卡。 如果仍未确认问题，请根据故障信息收集收集GPU故障后联系技术支持处理。 父主题： 显卡故障诊断及处理方法
处理方法 推荐客户使用自动安装驱动脚本。根据当前华为云驱动自动安装脚本中提供的CUDA版本，按需安装。 GPU加速型实例自动安装GPU驱动（Linux） GPU加速型实例自动安装GPU驱动（Windows） 如果自动安装驱动脚本中无用户需要的目标软件版本，请联系技术支持处理。 父主题：
场景介绍 当Lite Cluster资源池中的节点含有GPU/Ascend资源时，用户基于自己的业务，可能会有自定义GPU/Ascend驱动的需求，ModelArts面向此类客户提供了自助Lite Cluster资源池升级节点GPU/Ascend驱动的能力。 约束限制 Lite Cl
用户中存在多个团队或项目的情况。 当前云容器实例提供“通用计算型”和“GPU加速型”两种类型的资源，创建命名空间时需要选择资源类型，后续创建的负载中容器就运行在此类型的集群上。 通用计算型 支持区域：全部 GPU加速型 支持区域：华北-北京四、华东-上海一 创建命名空间 工作负载
CUDA和CUDNN Vnt1机型软件版本建议：gpu driver version : 440.95.01 gpu driver version : 440.95.01（GPU驱动在宿主机中安装，镜像中无需安装） cuda runtime version : 10.2（PyTorch自带，无需关心）
在支持AI，大数据等作业的时候提供了高精度的资源调度策略，例如在深度学习场景下计算效率非常重要。以TensorFlow计算为例，配置“ps”和“worker”之间的亲和性，以及“ps”与“ps”之间的反亲和性，可使“ps”和“worker”尽量调度到同一台节点上，从而提升“ps”和“worker”之间进行网络和数
要在制作私有镜像时安装特殊驱动。 GPU驱动 如果这个私有镜像用于创建GPU加速型云服务器，需要在镜像中安装合适的GPU驱动来获得相应的GPU加速能力。GPU加速型实例中配备的NVIDIA Tesla GPU支持两种类型的驱动：Tesla驱动和GRID/vGPU驱动。 如果需要使
HiLens激活设备 购买运行服务 基于边缘设备的规格购买对应的CPU和GPU，分别按照CPU资源和GPU资源类型下两个订单 图1 购买运行服务 激活 点击“立即激活”按钮，进入设备激活页面，选择对应的“CPU订单”和“GPU订单”，点击确认即可激活。 父主题： 边缘服务部署
训练作业一般需要运行一段时间，根据您的训练业务逻辑和选择的资源不同，训练时长将持续几十分钟到几小时不等。训练作业执行成功后，日志信息如图1所示。 图1 1个计算节点GPU规格worker-0运行日志信息 计算节点个数选择为2，训练作业也可以运行。日志信息如图2和图3所示。 图2 2个计算节点worker-0运行日志信息
从0制作自定义镜像用于创建训练作业（PyTorch+CPU/GPU） 本章节介绍如何从0到1制作镜像，并使用该镜像在ModelArts平台上进行训练。镜像中使用的AI引擎是PyTorch，训练使用的资源是CPU或GPU。 本实践教程仅适用于新版训练作业。 场景描述 本示例使用Linux
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