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命令,返回NPU设备信息。 npu-smi info # 在每个实例节点上运行此命令可以看到NPU卡状态 npu-smi info -l | grep Total # 在每个实例节点上运行此命令可以看到总卡数 如出现错误,可能是机器上的
版本 CANN cann_8.0.rc2 PyTorch 2.1.0 Step1 检查环境 SSH登录机器后,检查NPU设备检查。运行如下命令,返回NPU设备信息。 npu-smi info # 在每个实例节点上运行此命令可以看到NPU卡状态
AI模型等。 用户的个人信息包括: 用户注册时提供的昵称、头像、邮箱。 用户参加实践时提供的姓名、手机号、邮箱。 用户伙伴注册时提供的企业信息。 用户发布资产时提供的联系人姓名、手机号、邮箱。 资产管理 对于用户发布在AI Gallery中的资产,AI Gallery会做统一的保存管理。
el表格中,方便查阅。 勾选节点名称,在节点列表上方单击“导出 > 导出全部数据到XLSX”或者“导出 > 导出部分数据到XLSX”,在浏览器的下载记录中查看导出的Excel表格。 驱动升级 支持升级Lite资源池内单个节点驱动版本,或批量升级多个节点的驱动版本。详情请参见升级Lite
模型 版本 CANN cann_8.0.rc2 PyTorch 2.1.0 步骤1 检查环境 SSH登录机器后,检查NPU设备检查。运行如下命令,返回NPU设备信息。 npu-smi info # 在每个实例节点上运行此命令可以看到NPU卡状态
"status" : "CREATING", "update_at" : 1699348285077 } 状态码 状态码 描述 200 OK 错误码 请参见错误码。 父主题: DevServer管理
cann_8.0.rc3 驱动 23.0.6 PyTorch 2.1.0 步骤一 检查环境 SSH登录机器后,检查NPU设备检查。运行如下命令,返回NPU设备信息。 npu-smi info # 在每个实例节点上运行此命令可以看到NPU卡状态
cann_8.0.rc3 驱动 23.0.6 PyTorch 2.1.0 步骤一 检查环境 SSH登录机器后,检查NPU设备检查。运行如下命令,返回NPU设备信息。 npu-smi info # 在每个实例节点上运行此命令可以看到NPU卡状态
cann_8.0.rc3 驱动 23.0.6 PyTorch 2.1.0 Step1 检查环境 SSH登录机器后,检查NPU设备检查。运行如下命令,返回NPU设备信息。 npu-smi info # 在每个实例节点上运行此命令可以看到NPU卡状态
} 状态码 状态码 描述 200 OK 401 Unauthorized 403 Forbidden 404 Not Found 错误码 请参见错误码。 父主题: 开发环境管理
info -l | grep Total # 在每个实例节点上运行此命令可以看到总卡数 如出现错误,可能是机器上的NPU设备没有正常安装,或者NPU镜像被其他容器挂载。请先正常安装NPU设备和驱动,或释放被挂载的NPU。 检查docker是否安装。 docker -v #检查docker是否安装
cann_8.0.rc2 驱动 23.0.5 PyTorch 2.1.0 Step1 检查环境 SSH登录机器后,检查NPU设备检查。运行如下命令,返回NPU设备信息。 npu-smi info # 在每个实例节点上运行此命令可以看到NPU卡状态
显存溢出错误 在训练过程中,常见显存溢出报错,示例如下: RuntimeError: NPU out of memory. Tried to allocate 1.04 GiB (NPU 4; 60.97 GiB total capacity; 56.45 GiB already
显存溢出错误 在训练过程中,常见显存溢出报错,示例如下: RuntimeError: NPU out of memory. Tried to allocate 1.04 GiB (NPU 4; 60.97 GiB total capacity; 56.45 GiB already
显存溢出错误 在训练过程中,常见显存溢出报错,示例如下: RuntimeError: NPU out of memory. Tried to allocate 1.04 GiB (NPU 4; 60.97 GiB total capacity; 56.45 GiB already
显存溢出错误 在训练过程中,常见显存溢出报错,示例如下: RuntimeError: NPU out of memory. Tried to allocate 1.04 GiB (NPU 4; 60.97 GiB total capacity; 56.45 GiB already
显存溢出错误 在训练过程中,常见显存溢出报错,示例如下: RuntimeError: NPU out of memory. Tried to allocate 1.04 GiB (NPU 4; 60.97 GiB total capacity; 56.45 GiB already
cann_8.0.rc2 驱动 23.0.5 PyTorch 2.1.0 Step1 检查环境 SSH登录机器后,检查NPU设备检查。运行如下命令,返回NPU设备信息。 npu-smi info # 在每个实例节点上运行此命令可以看到NPU卡状态
cuInit: CUDA_ERROR_NO_DEVICE: no CUDA-capable device is detected 原因分析 根据错误信息判断,报错原因为训练作业运行程序读取不到GPU。 处理方法 根据报错提示,请您排查代码,是否已添加以下配置,设置该程序可见的GPU: os
描述 200 OK 201 Created 401 Unauthorized 403 Forbidden 404 Not Found 错误码 请参见错误码。 父主题: 开发环境管理