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维基百科说，Tesla M60 有 2x8 GB RAM（不管它意味着什么）和 TDP 225-300 W。

我使用了一个应该有 Tesla M60 的 EC2 实例 (g3s.xlarge)。但是nvidia-smi命令说它有 8GB 内存和最大功率限制 150W：

> sudo nvidia-smi
Tue Mar 12 00:13:10 2019
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 410.79       Driver Version: 410.79       CUDA Version: 10.0     |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU  Name        Persistence-M| Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp  Perf  Pwr:Usage/Cap|         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|===============================+======================+======================|
|   0  Tesla M60           On   | 00000000:00:1E.0 Off |                    0 |
| N/A   43C …

我们使用了大量的 GPGPU 计算（主要使用 CUDA，但也使用一些 OpenCL）。通常，当用户运行代码时，代码仅在我们的一台主机上出现内存错误。我怀疑其中一张卡有问题。有时它会导致整个系统瘫痪，有时程序会崩溃。

全面测试 GPU 是否可能出现故障的最简单、最快和最彻底的方法是什么？

我知道有些程序是 nvidia 的 CUDA SDK 的一部分：

   deviceQuery
   nvidia-smi

但我需要更彻底的东西。建议？经验？

我正在尝试在 GKE 上运行机器学习作业，并且需要使用 GPU。

我使用 Tesla K80 创建了一个节点池，如本演练中所述。

我将最小节点大小设置为 0，并希望自动缩放器会根据我的工作自动确定我需要多少个节点：

gcloud container node-pools create [POOL_NAME] \
--accelerator type=nvidia-tesla-k80,count=1 --zone [COMPUTE_ZONE] \
--cluster [CLUSTER_NAME] --num-nodes 3 --min-nodes 0 --max-nodes 5 \
--enable-autoscaling

最初，没有需要 GPU 的作业，因此集群自动缩放器正确地将节点池缩小到 0。

但是，当我使用以下规范创建作业时

resources:
  requests:
    nvidia.com/gpu: "1"
  limits:
    nvidia.com/gpu: "1"

这是完整的作业配置。（请注意，此配置是部分自动生成的。我还删除了一些与问题无关的环境变量）。

在Insufficient nvidia.com/gpu我手动将节点池增加到至少 1 个节点之前，Pod一直处于挂起状态。

这是 GPU 节点池的当前限制，还是我忽略了什么？

不确定这是否是超级用户的问题...我是从管理员的角度接近的。

我的一个用户在运行金融交易应用程序的 HP z800 工作站上。该系统包含两个 nVidia 适配器，为 3 x 2 网格中的六个 24" 显示器供电。操作系统是 Vista Business 64 位 SP1，具有 24GB RAM 和 X5570 CPU。这是一个大系统。

我们对工作站的问题之一是 Windows Vista 操作系统更新（现在通过 WSUS 提供，但以前被禁用）导致 NVIDIA 显示器丢失其位置。代替：

[ 1 ] [ 2 ] [ 3 ]
[ 4 ] [ 5 ] [ 6 ]

我得到：

[ 1 ] [ 4 ] [ 3 ]
[ 5 ] [ 2 ] [ 6 ]

或者：

[ 1 ] [ x ] [ 3 ]
[ 2 …

我正在研究启用了 RemoteFX 的 Windows Server 2008 SP1，但是我不想购买其中一张 NVIDIA Quadro 1000 美元以上的显卡来完成它（因为只有少数用户会使用虚拟机）。我想使用其中一张 Geforce 卡（我在看 560 Ti 或 570）。

我听说有人修改了 Geforce 卡的 INF 驱动程序文件，以使它们能够与 RemoteFX 一起使用，但我找不到任何关于此的信息。在去买一张卡进行测试之前，我想先看看一些证据。

任何帮助将不胜感激。

我设法能够将 PCIe GPU (AMD RX580) 传递到 Windows Server 2016 标准主机上的 Windows 10 客户机。

问题是，每当使用 GPU 时，都会出现此错误：

驱动程序是通过 Windows 更新安装的

PCIe 直通是使用 Powershell（管理员）完成的：

1. Set-VM -Name "Parsec" -AutomaticStopAction TurnOff
2. Dismount-VmHostAssignableDevice -LocationPath "PCIROOT(0)#PCI(0301)#PCI(0000)" -force
3. Add-VMAssignableDevice -LocationPath "PCIROOT(0)#PCI(0301)#PCI(0000)" -VMName "Parsec"
4. Set-VM "Parsec" -GuestControlledCacheTypes $True -LowMemoryMappedIoSpace 2000MB -HighMemoryMappedIoSpace 8000MB

这里可能缺少什么？

我计划使用 vmware 设置 3 个虚拟桌面。我有这台服务器，视频内存为 32mb 和 32 GB RAM。

此设置的推荐视频内存是多少？是否可以升级服务器上的视频内存？

提前致谢。