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为什么exec进入容器后执行GPU相关的操作报错？ 问题现象： exec进入容器后执行GPU相关的操作（例如nvidia-smi、使用tensorflow运行GPU训练任务等）报错“cannot open shared object file: No such file or directory”。
GPU负载 使用Tensorflow训练神经网络 使用Nvidia-smi工具
为了支持查看GPU使用情况的场景，需要在镜像中注入nvidia-smi工具，根据购买的专属节点GPU驱动版本选择不同的nvidia-smi二进制文件。 nvidia-smi获取方式。 该二进制文件可以在nvidia官网，根据CUDA Toolkit版本选择下载对应版本的nvidia驱动包。
ss Container（无服务器容器）引擎，让您无需创建和管理服务器集群即可直接运行容器。 Serverless是一种架构理念，是指不用创建和管理服务器、不用担心服务器的运行状态（服务器是否在工作等），只需动态申请应用需要的资源，把服务器留给专门的维护人员管理和维护，进而专注于
选择为“1”，选择Pod规格为“GPU加速型”，显卡的驱动版本选择“418.126”，如下所示。 GPU Pod的详细规格和显卡驱动的说明请参见Pod规格。 图2 选择GPU容器规格 选择需要的容器镜像，这里选择的上传到镜像容器仓库的tensorflow镜像。 在容器设置下面的高
命名空间（namespace）是一种在多个用户之间划分资源的方法。适用于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
如果不挂载云存储的话，容器运行产生的数据存储在哪里？ 如果没有挂载EVS等磁盘，应用数据存储在容器的物理机磁盘，每个Pod存储空间限制为CPU物理机磁盘为20G，GPU物理机磁盘为20G，如果为专属节点可根据客户需求进行调整。 为了确保数据的安全性，在创建容器时容器引擎会从dev
当您创建完工作负载后，您也许会非常关心每个Pod的资源利用率。 云容器实例提供了查看CPU/内存、GPU/显存的界面，您只需要在无状态负载、任务、定时任务中Pod列表的“监控”Tab下即可查看资源使用率，如图1所示。 您也可以在Pod管理中查看所有Pod的资源使用率。 图1 查看监控信息 父主题：
为什么exec进入容器后执行GPU相关的操作报错？ 更多 存储管理类 CCI支持的云存储有哪些，哪种存储需要设置备份？ 如何使用云存储？ 如果不挂载云存储的话，容器运行产生的数据存储在哪里？ job的pod已经执行完成的情况下，为什么依然有实例在挂卷等事件，并且事件信息是失败的？ 更多 工作负载异常
需要低成本、免运维的计算平台。科学计算一般都是任务型计算，快速申请大量资源，完成后快速释放。 云容器实例提供如下特性，能够很好的支持这类场景。 高性能计算：提供高性能计算、网络和高I/O存储，满足密集计算的诉求 极速弹性：秒级资源准备与弹性，减少计算过程中的资源处理环节消耗 免
U物理机磁盘为20G，GPU物理机磁盘为20G。 配额 云容器实例对单个用户的资源数量和容量限定了配额，配额的详细信息请参见关于配额。 Pod规格计算方式 Pod规格的计算方式遵循如下规则： Pod包含的所有InitContainer上定义的任何特定资源的约束值 (limit) 或请求值
安全容器这个概念主要与普通容器进行比较的。 和普通容器相比，它最主要的区别是每个容器（准确地说是pod）都运行在一个单独的微型虚拟机中，拥有独立的操作系统内核，以及虚拟化层的安全隔离。因为云容器实例采用的是共享多租集群，因此容器的安全隔离比用户独立拥有私有Kubernetes集群有更严格的要求。通过安
每个租户一个月有500M的免费日志存储空间，超过500M时AOM将根据实际使用量进行收费，计费规则请参见产品价格详情。 对于GPU加速型Pod（仅GPU型命名空间下才可以选择），Pod中只有一个容器能使用GPU，如果您的Pod中有多个容器，您可以通过开启GPU这个开关选择哪个容器使用GPU。 您还可以为容器做如下高级设置：
分资源的方法。适用于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：支持创建含CPU资源的容器实例及工作负载，适用于通用计算场景。 GPU型：支
分资源的方法。适用于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：支持创建含CPU资源的容器实例及工作负载，适用于通用计算场景。 GPU型：支
当前支持使用Nvidia GPU的驱动版本为418.126和460.106，您应用程序中使用的CUDA需满足如下表所示的配套关系。CUDA与驱动的配套关系来源于Nvidia官网，详细信息请参见CUDA Compatibility。 表：NVIDIA GPU驱动与CUDA配套关系 NVIDIA
划分资源的方法。适用于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：支持创建含CPU资源的容器实例，适用于通用计算场景。 GPU加速型：
当前提供3种类型的Pod，包括通用计算型（通用计算型命名空间下使用）、RDMA加速型和GPU加速型（GPU型命名空间下使用）。具体的规格信息请参考约束与限制中的“Pod规格”。 容器配置 一个Pod可以包含一个或多个运行不同镜像的容器，通常情况下一个Pod中只有一个容器，如果您的应用程序
容器运行的操作系统内核版本由4.18版本升级至5.10版本。 使用GPU 云容器实例支持使用GPU（必须在GPU类型命名空间下），申请GPU资源的方法非常简单，只需要在容器定制中申请GPU字段即可。 具体的规格信息请参考约束与限制中的“Pod规格”。 您需要设置Pod的metadata
计算型，基本水平的计算、存储和网络资源，适用于通用工作负载场景。 gpu-accelerated：GPU加速型，突出的图形计算能力，适用于AI等高性能场景。 Namespace下必须要创建一个Network，用于定义kubernetes中一个namespace内的网络与华为云虚拟
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