依赖高版本CUDA的应用程序在低版本CUDA环境中运行时报错
对于Linux操作系统虚拟化型GPU实例，安装了GRID驱动和低版本的CUDA后，可能会因为CUDA版本受限于GPU的驱动版本，导致依赖高版本CUDA的应用程序在该低版本CUDA环境中运行时报错，本文介绍这种情况的解决方案。问题现象对于Linux操作系统虚拟化型GPU实例，安装了GRID驱动和低版本的CUDA（例如版本为11.4）后，运行依赖高版本C
2025-07-11
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更换GPU实例的操作系统时如何取消自动安装Tesla驱动功能
创建GPU实例时，选择镜像后并同时选择了安装GPU驱动选项，则创建实例后会自动安装GPU（Tesla）驱动。如果因某种原因（例如当前使用的操作系统不能满足业务需求），您需要更换该GPU实例的操作系统，则同时也需要取消自动安装Tesla驱动功能，单独手动安装适配新操作系统的Tesla驱动，确保正常使用GPU实例的高性能特性。操作步
2025-07-11
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重启GPU实例后导致Persistence Mode属性开启失效, 同时ECC状态或···
在GPU计算型实例中安装高版本Tesla驱动（例如驱动版本为535或更高版本）后，通过nvidia-smi -pm 1命令方式开启Persistence Mode属性，可能会因为驱动版本过高，重启实例后导致该属性开启失效，同时ECC状态或MIG功能设置也失败，本文介绍这种情况的解决方案。问题现象在GPU计算型实例中安装Tesla驱动（Linux）时，该驱动版本
2025-07-10
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使用PyTorch时出现“undefined symbol: __nvJitLinkAddData_12_1···
在Linux系统GPU实例中，可能会因为GPU实例所安装的CUDA版本与PyTorch版本不兼容，导致使用PyTorch时出现报错现象，本文介绍这种情况的解决方案。问题现象在Linux系统（例如Alibaba Cloud Linux 3操作系统）GPU实例中使用PyTorch时，出现如下报错信息：>>>importtorchTraceback(most
2025-07-10
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内核更新时无法正常加载NVIDIA GPU（Tesla）驱动
当升级GPU实例的操作系统（例如Alibaba Cloud Linux、RedHat、CentOS、Ubuntu等）内核时，可能会因为两个内核的kABI（Kernel Application Binary Interface）不一致，导致旧内核上构建的GPU（Tesla）驱动无法在新的内核上加载。内核升级后，请根据内核的kAPI（Kernel Application Programming Interface）是否存在变化，采取
2025-07-10
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使用GPU时出现XID 119/XID 120错误导致GPU掉卡
在Linux系统上使用GPU时，可能会因为GPU的GSP（GPU System Processor）组件运行状态异常，导致GPU卡在初始化时提示失败（例如出现XID 119或XID 120错误信息），本文为您介绍这种情况的解决方案。问题现象使用GPU时出现GPU掉卡现象，例如在Linux系统上使用GPU时，出现GPU卡初始化失败的错误提示。执行sh nvidia-bug-report.s
2025-07-09
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GPU云服务器常见问题
为了有效排查和解决GPU云服务器的相关问题，本文为您汇总了使用GPU时遇到的一些常见问题。类别相关问题GPU实例GPU实例支持安卓模拟器吗？GPU实例的配置支持变更吗？普通ECS实例规格族是否支持升级或变更为GPU实例规格族？如何在GPU实例和普通ECS实例间传输数据？GPU与CPU有什么区别？GPU显卡购买GPU实例后，为什么执行nvidi
2025-07-09
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通过Docker命令行使用cGPU服务
使用cGPU服务可以隔离GPU资源，实现多个容器共用一张GPU卡。该服务作为阿里云容器服务Kubernetes版ACK（Container Service for Kubernetes）的组件对外提供服务，应用于高性能计算能力的场景，例如机器学习、深度学习、科学计算等，方便您更高效地利用GPU资源，以加速计算任务。本文介绍如何通过安装并使用cGPU服务。说明cG
2025-07-09
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命令行使用说明
您可以通过FastGPU的命令行，快速地部署云上GPU集群，管理资源的生命周期。还可以便捷地为集群安装深度学习环境，在集群运行代码，查看运行日志以及释放资源。前提条件客户端已安装Python 3.6或以上版本。说明您的ECS实例、本地机器、阿里云Cloud Shell工具等均可以作为客户端安装FastGPU来构建人工智能计算任务。已获取阿里
2025-07-08
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Python SDK使用说明
您可以通过FastGPU提供的Python接口，将FastGPU集成到您的人工智能训练或推理脚本中，从而快速地实现云上部署和资源管理。本文为您介绍FastGPU的Python SDK相关使用说明。前提条件客户端已安装Python 3.6或以上版本。说明您的ECS实例、本地机器、阿里云Cloud Shell工具等均可以作为客户端安装FastGPU来构建人工智能计算任务
2025-07-08
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