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裸金属服务器，后续挂载磁盘、绑定弹性网络IP等操作可在BMS服务控制台上完成。 更多裸金属服务器的介绍请见裸金属服务器BMS。 xPU xPU泛指GPU和NPU。 GPU，即图形处理器，主要用于加速深度学习模型的训练和推理。 NPU，即神经网络处理器，是专门为加速神经网络计算而设
确认信息无误，然后单击“确定”。只有处于“运行中/停止失败”状态的弹性节点Server可以执行停止操作。 停止服务器为“强制关机”方式，会中断您的业务，请确保服务器上的文件已保存。 父主题： Lite Server资源管理
描述 phase String 网络的当前状态。可选值如下： Creating：网络创建中 Active：网络正常 Abnormal：网络不正常 connectionStatus NetworkConnectionStatus object 网络与其他云服务连通状态信息。 表13
GPU A系列裸金属服务器如何更换NVIDIA和CUDA？ 场景描述 当裸金属服务器预置的NVIDIA版本和业务需求不匹配时，需要更换NVIDIA驱动和CUDA版本。本文介绍华为云A系列GPU裸金属服务器（Ubuntu20.04系统）如何从“NVIDIA 525+CUDA 12.0”更换为“NVIDIA
使用GPU A系列裸金属服务器有哪些注意事项？ 使用华为云A系列裸金属服务器时有如下注意事项： nvidia-fabricmanager版本号必须和nvidia-driver版本号保持一致，可参考安装nvidia-fabricmanager方法。 NCCL必须和CUDA版本相匹配，可单击此处可查看配套关系和安装方法。
此时无论DH Cient是否关闭，服务器都可以获取分配IP。 当服务器没有网卡配置文件时，DH Client开启，此时服务器会分配私有IP。如果关闭DH Client，则服务器无法获取私有IP。 图2 查看NetworkManager配置 图3 查看网络配置 命令“yum update -y”或“yum
ssh 上传公钥到服务器。 例如用户名为root，服务器地址为192.168.222.213，则将公钥上传至服务器的命令如下： ssh-copy-id -i ~/.ssh/id_rsa.pub root@192.168.222.213 通过如下命令可以看到客户端写入到服务器的id_rsa
A系列裸金属服务器节点内如何进行NVLINK带宽性能测试方法？ 场景描述 本文指导如何进行节点内NVLINK带宽性能测试，适用的环境为：Ant8或者Ant1 GPU裸金属服务器， 且服务器中已经安装相关GPU驱动软件，以及Pytorch2.0。 GPU A系列裸金属服务器，单台服务
GPU A系列裸金属服务器RoCE带宽不足如何解决？ 问题现象 GP Ant8支持RoCE网卡， Ubuntu20.04场景，在进行nccl-tests时，总线带宽理论峰值可达90GB/s，但实际测试下来的结果只有35GB/s。 原因分析 “nv_peer_mem”是一个Linu
A系列裸金属服务器如何进行RoCE性能带宽测试？ 场景描述 本文主要指导如何在GPU A系列裸金属服务器上测试RoCE性能带宽。 前提条件 GPU A系列裸金属服务器已经安装了IB驱动。（网卡设备名称可以使用ibstatus或者ibstat获取。华为云Ant8裸金属服务器使用Ubuntu20
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
GPU裸金属服务器使用EulerOS内核误升级如何解决 问题现象 GP Vnt1裸金属服务器，操作系统为EulerOS 2.9(基于CentOS制作的Linux发行版)，经常遇到服务器重启后，操作系统内核无故升级，导致系统上原安装的nvidia-driver等软件无法使用，只能卸载重新安装。
EIP的弹性云服务器实现网络对等连接；然后对已绑定EIP的弹性云服务器配置公网NAT网关，实现公网访问；通过这种方式专属资源池不用另外配置公网NAT网关即可访问公网。 图1 专属资源池连通公网 前提条件 已拥有需要部署SNAT的弹性云服务器。 待部署SNAT的弹性云服务器操作系统为Linux操作系统。
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
ECS获取基础镜像 Step1 创建ECS 下文中介绍如何在ECS中构建一个训练镜像，请参考ECS文档购买一个Linux弹性云服务器。完成网络配置、高级配置等步骤，可根据默认选择，或进行自定义。创建完成后，单击“远程登录”，后续安装Docker等操作均在该ECS上进行。 注意：C
GPU A系列裸金属服务器使用CUDA cudaGetDeviceCount()提示CUDA initializat失败 问题现象 在A系列GPU裸金属服务器上，系统环境是ubuntu20.04+nvidia515+cuda11.7，使用Pytorch2.0时出现如下错误： CUDA
Standard上运行GPU多机多卡训练作业 操作流程 准备工作： 购买服务资源（VPC/SFS/OBS/SWR/ECS） 配置权限 创建专属资源池（打通VPC） ECS服务器挂载SFS Turbo存储 在ECS中设置ModelArts用户可读权限 安装和配置OBS命令行工具 （可选）工作空间配置 模型训练：
ECS获取和上传基础镜像 Step1 创建ECS 下文中介绍如何在ECS中构建一个训练镜像，请参考ECS文档购买一个Linux弹性云服务器。完成网络配置、高级配置等步骤，可根据默认选择，或进行自定义。创建完成后，单击“远程登录”，后续安装Docker等操作均在该ECS上进行。 注
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