GPU加速云服务器 GACS

 

GPU加速云服务器(GPU Accelerated Cloud Server, GACS)能够提供优秀的浮点计算能力,从容应对高实时、高并发的海量计算场景。P系列适合于深度学习,科学计算,CAE等;G系列适合于3D动画渲染,CAD等

 
 

    按年租GPU并行运算服务器 更多内容
  • SQL比较运算符

    SQL比较运算符 功能描述 比较运算符用于比较两个值,并返回真(true)或假(false)。比较运算符可以对数值类型进行大小比较,对STRING类型进行包含比较,比如数值类型的字段num1 < num2是否为真,STRING类型的str1是否存在于字符串strs中等,具体请参见表1。

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  • 监控GPU资源指标

    监控了哪些目标。 图2 查看监控目标 监控GPU指标 创建一个使用GPU的工作负载,等工作负载正常运行后,访问Prometheus,在“Graph”页面中,查看GPU指标。 关于GPU指标详情请参见GPU监控指标说明。 图3 查看GPU监控指标 访问Grafana Prometh

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  • GPU设备显示异常

    vim /etc/rc.local 配置开机自启动,将命令“nvidia-smi -pm 1”写入“/etc/rc.local”文件中。 “Esc”,输入:wq保存并退出。 执行以下命令,添加启动权限。 chmod +x /etc/rc.d/rc.local 否,请执行下一步。

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  • 开启并行查询

    Global 并行执行的最大活跃线程个数。当并行执行的活跃线程超过该值时,新的查询将不允许启用并行执行。 取值范围:0-4294967295 默认值:64 parallel_default_dop Global, Session 并行执行的默认并行度。当查询语句没有指定并行度时,使用该值。

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  • 并行查询(PQ)

    并行查询(PQ) 并行查询简介 注意事项 开启并行查询 验证并行查询效果 父主题: 常见内核功能

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  • 弹性云服务器关机后还会计费吗?

    资源保留,不计费,不进行处理。 GPU 不计费 不含本地盘的“GPU加速型”实例,关机后GPU资源不再保留。 云硬盘(系统盘和数据盘) 计费 不受关机影响,仍然资源计费原则正常计费。 带宽 计费 不受关机影响,固定带宽仍然资源计费原则正常计费。 弹性公网IP的带宽费用:按需计费(带宽计费)弹性公网IP的带宽费用。

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  • 关系运算符

    关系运算符 所有数据类型都可用关系运算符进行比较,并返回一个BOOLEAN类型的值。 关系运算符均为双目操作符,被比较的两个数据类型必须是相同的数据类型或者是可以进行隐式转换的类型。 DLI 提供的关系运算符,请参见表1。 表1 关系运算运算符 返回类型 描述 A = B BOOLEAN

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  • 弹性云服务器关机后还会计费吗?

    资源保留,不计费,不进行处理。 GPU 不计费 不含本地盘的“GPU加速型”实例,关机后GPU资源不再保留。 云硬盘(系统盘和数据盘) 计费 不受关机影响,仍然资源计费原则正常计费。 带宽 计费 不受关机影响,固定带宽仍然资源计费原则正常计费。 弹性公网IP的带宽费用:按需计费(带宽计费)弹性公网IP的带宽费用。

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  • GPU虚拟化

    GPU虚拟化 GPU虚拟化概述 准备GPU虚拟化资源 使用GPU虚拟化 兼容Kubernetes默认GPU调度模式 父主题: GPU调度

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  • 验证并行查询效果

    验证并行查询效果 本章节使用TPCH测试工具测试并行查询对22条QUERY的性能提升情况。 测试的实例信息如下: 实例规格:32 vCPUs | 256 GB 内核版本:2.0.26.1 并行线程数:16 测试数据量:100GB 操作步骤 生成测试数据。 请在https://github

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  • SMP并行执行

    各个算子的并行情况。 非适用场景: 生成计划时间占比很高的短查询场景。 不支持CN上的算子并行。 不支持不能下推的查询并行执行。 不支持子查询subplan的并行,以及包含子查询的算子并行。 资源对SMP性能的影响 SMP架构是一种利用富余资源来换取时间的方案,计划并行之后必定会

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  • G系列弹性云服务器GPU驱动故障

    G系列 弹性云服务器 GPU驱动故障 问题描述 在Windows系统的G系列弹性 云服务器 中,无法打开NVIDIA 控制面板,GPU驱动无法使用或GPU驱动显示异常。 可能原因 GPU驱动状态异常。 处理方法 打开Windows设备管理器,在显示适配器中查看GPU驱动状态。 GPU驱动显

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  • 准备工作

    (设备)或模型并行组中维护完整的模型和参数,但在每个进程上或模型并行组中处理不同的数据。因此,数据并行非常适合大数据量的训练任务。 TP:张量并行也叫层内并行,通过将网络中的权重切分到不同的设备,从而降低单个设备的显存消耗,使得超大规模模型训练成为可能。张量并行不会增加设备等待时间,除了通信代价外,没有额外代价。

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  • 任务(Job)

    od根据用户的设置把任务成功完成就自动退出(Pod自动删除)。 任务的这种用完即停止的特性特别适合一次性任务,比如持续集成,配合云容器实例秒计费,真正意义上做到按需使用。 创建任务 登录云容器实例管理控制台,左侧导航栏中选择“工作负载 > 任务(Job)”,在右侧页面单击“镜像创建”。

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  • 逻辑运算符

    逻辑运算符 逻辑运算符 操作 描述 例子 AND 两个值都为true,则为true a AND b OR 两个值其中一个为true,则为true a OR b NOT 值为false,结果则为true NOT a 以下真值表反映了AND和OR如何处理NULL值: a b a AND

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  • Json函数和运算符

    Json函数和运算符 Cast to JSON SELECT CAST(9223372036854775807 AS JSON); -- JSON '9223372036854775807' Cast from JSON SELECT CAST(JSON '[1,23,456]'

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  • 按主题管理

    根据“订阅主题”搜索订阅记录。 在订阅页面左上方搜索框,输入订阅主题,单击或回车键搜索。 可以快速查看订阅主题基本信息,以及该主题下所有订阅人总数、手机或邮件的订阅数。 图2 订阅主题筛选卡片 图3 订阅主题筛选卡片 单击订阅主题卡片,支持进一步查看订阅记录,包括主题的订阅人、订阅方式等。

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  • 功能介绍

    COUNT,是否将COUNT聚合运算通过NDP下推至存储计算 MIN,是否将MIN聚合运算通过NDP下推至存储计算 MAX,是否将MAX聚合运算通过NDP下推至存储计算 AVG,是否将AVG聚合运算通过NDP下推至存储计算 SUM,是否将SUM聚合运算通过NDP下推至存储计算 GROUP_BY,是否将GROUP

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  • 创建函数流

    创建函数流 函数流是一个面向无 服务器 计算领域,编排无服务器分布式应用的工作流服务。基于该服务,用户可以通过Low Code以及可视化的方式将多个独立的无服务器函数用顺序、分支、并行等方式轻松编排成一个完整的应用,并提供监控和管理平台,用于诊断和调试应用。 本章节主要介绍如何创建函

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  • GPU驱动不可用

    方法一:重新启动,选择安装GPU驱动时的内核版本,即可使用GPU驱动。 在云服务器操作列下单击“远程登录 > 立即登录”。 单击远程登录操作面板上方的“发送CtrlAltDel”按钮,重启虚拟机。 然后快速刷新页面,上下键,阻止系统继续启动,选择安装GPU驱动时的内核版本进入系统

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  • 数据并行导入导出

    ver_files打开,并且safe_data_path路径范围设置过大时,可能导致恶意用户访问到服务器上的敏感文件。 如果safe_data_path目录下存在软链接文件,则会软链接实际指向的文件路径进行处理,实际路径如果不在safe_data_path下会报错处理。 如果s

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