常见问题

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Q: 程序卡住没有输出什么原因？

A：首先使用top和nvidia-smi命令分别查看CPU和GPU的使用率。如果CPU一直为100%且GPU无占用，那么大概率卡在了GPU调用上，那么请看上一个问题的答案。如果不是上述原因，那么需要进行代码Debug，推荐在关键代码行上print日志，然后执行程序定位程序卡在了哪一行代码语句上，根据定位的代码谷歌确认原因，这类情况也与代码本身有关，需具体原因具体分析，切忌不看代码只猜。

Q: 爆显存(CUDA OOM)什么原因？

A：如果执行程序报错OOM显存不足，那么最简单的调试办法是设置batch size=1然后逐步增大，观察跑到多大bs时OOM，以此为依据再决定升配成多卡还是换一个更大显存的卡。另外一种情况，第一次跑没有OOM，但是再次运行就OOM了，这类情况先使用nvidia-smi命令确认在未跑时显存占用，如果有占用那么说明有之前跑的残留进程需要清理掉，清理方式: ps -ef 找到进程PID，然后kill -9 PID，如果没有显存占用，那么说明程序的特性就这样，比如动态深度学习框架的显存是会发生变化的，正好在计算过程中对显存的需求超出上限。

Q: 主机的空闲GPU不足了怎么办？

A: 第一种方式：可以使用无卡模式开机，将实例中重要的数据下载等。第二种方式迁移实例。同时也可以等待该主机上GPU释放出来以后使用。

Q: 实例更换镜像后VSCode、SSH等无法链接？

A: Linux/Mac用户，删除本地known_hosts文件，执行命令：rm ~/.ssh/known_hosts文件，Windows用户删除C:/Users/当前user名字/.ssh/konwn_hosts文件。删除后重试即可。

Q: 代金券是否能用于包年包月等？

A: 部分代金券可以，请查看代金券使用范围。代金券支持叠加使用，代金券优先余额抵扣。

Q: 包年包月的实例关机后，GPU会预留吗？

A: 只要在包年包月期间都会预留，随时都可以重启，不必担心GPU被其他用户占用。

Q: 一个实例中的多卡是否支持并行？

A: 同一个实例中的多卡在同一物理主机上，支持多卡并行，如需多机多卡并行请联系客服。

Q: 按量计费的实例，如果主机GPU中途价格调整，如何计费？

A: 按量计费的实例计费价格以开机时的价格为准，中途价格变化不受影响。如果重启实例，那么价格将使用最新价进行计费。

Q: 已经释放的实例还能找回数据吗？

A: 不能找回。

Q: 如果实例所在的主机出现硬盘、GPU等故障，怎么办？

A: 有两个选择：迁移实例到其他主机或等待机器维修重新上线。针对这种情况平台会做出相应的赔偿。

Q: 实例上的数据会意外损坏或丢失吗？

A: 对于实例中的本地数据盘使用的大部分为物理磁盘，无冗余备份，因此存储于本地磁盘的数据存在丢失可能性，请及时把重要的数据进行备份。对于存储于共享云盘的数据使用了多副本冗余，数据可靠性非常高。

Q: 关闭浏览器或退出登录，对于JupyterLab(Notebook)上运行的程序会受到影响吗？

A: 不会受影响，但是日志需做好保存处理，比如重定向到日志文件。详细参考文档

Q: 通过SSH登录执行的命令，如何确保程序不会因为连接断开而终止？

A: 推荐使用Jupyterlab的终端执行命令，或者配合screen/tmux工具进行使用。请参考守护进程小节

Q: 程序显示Killed停止是什么原因？

A: 程序占用的内存容量超了被系统终止，可以从实例的实例监控入口查看实例的内存使用变化进行确认，解决方法可以升配，实例的内存大小随GPU数量线性分配，或换一台内存更大的主机。