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并行运算主机 更多内容
  • 如何并行创建索引?

    如何并行创建索引? 答:参考如下方法: --设置maintenance_work_mem参数根据实际情况调整该大小。 gaussdb=# SET maintenance_work_mem = '8GB'; --建表。 gaussdb=# CREATE TABLE table_name

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 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

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 数组函数和运算符

    'e'],3); -- c filter(array(T), function(T, boolean)) -> array(T) 描述:删选出函数运算结果为true的元素构成的数组。 SELECT filter(ARRAY [], x -> true); -- [] SELECT filter(ARRAY

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 设置并行度

    个节点。增加任务的并行度,充分利用集群机器的计算能力,一般并行度设置为集群CPU总和的2-3倍。 操作步骤 并行度可以通过如下三种方式来设置,用户可以根据实际的内存、CPU、数据以及应用程序逻辑的情况调整并行度参数。 在会产生shuffle的操作函数内设置并行度参数,优先级最高。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 关于GDS并行导入

    数据量大,数据存储在多个 服务器 上时,在每个数据服务器上安装配置、启动GDS后,各服务器上的数据可以并行入库。如图2所示。 图2 多数据服务器并行导入 GDS进程数目不能超过DN数目。如果超过,会出现一个DN连接多个GDS进程的情形,可能会导致部分GDS异常运行。 数据存储在一台数据服务器上时,如

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 关于OBS并行导入

    数据库普通表:数据库中的普通表,数据源文件中的数据最终并行导入到这些表中存储,包括行存表、列存表。 外表:用于识别数据源文件中的数据。外表中保存了数据源文件的位置、文件格式、编码格式、数据间的分隔符等信息。 导入数据原理 OBS导入原理如图1所示,CN负责任务的规划及下发,它是文件给每个DN节点分配任务的。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 关于OBS并行导出

    关于OBS并行导出 概述 GaussDB (DWS)数据库支持通过OBS外表并行导出数据:通过OBS外表设置的导出模式、导出数据格式等信息来指定导出的数据文件,利用多DN并行的方式,将数据从GaussDB(DWS)数据库导出到外部,存放在OBS对象存储服务器上,从而提高整体导出性能。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 关于GDS并行导出

    GaussDB(DWS)支持的导出模式有Remote模式。 Remote模式:将集群中的业务数据导出到集群之外的主机上。 支持多个GDS服务并发导出,但1个GDS在同一时刻,只能为1个集群提供导出服务。 配置与集群节点处于统一内网的GDS服务,导出速率受网络带宽影响,推荐的网络配置为10GE。 支持数据文件格式:TE

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 如何并行创建索引?

    如何并行创建索引? 答:参考如下方法: --设置maintenance_work_mem参数根据实际情况调整该大小。 gaussdb=# SET maintenance_work_mem = '8GB'; --建表。 gaussdb=# CREATE TABLE table_name

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 逻辑运算符

    逻辑运算符 常用的逻辑操作符有AND、OR和NOT,它们的运算结果有三个值,分别为TRUE、FALSE和NULL,其中NULL代表未知。优先级顺序为:NOT>AND>OR。 运算规则请参见表1,表中的A和B代表逻辑表达式。 表1 逻辑运算运算符 返回类型 描述 A AND B

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 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]'

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 创建普通任务(Job)

    器规格。 GPU配额(可选) 当集群中包含GPU节点时,才能设置GPU配额,且集群中需安装CCE AI套件(NVIDIA GPU)插件。 不限制:表示不使用GPU。 独享:单个容器独享GPU。 共享:容器需要使用的GPU百分比,例如设置为10%,表示该容器需使用GPU资源的10%。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 按地址下载

    地址下载 您可以按照DDS提供的备份文件地址下载手动或自动备份文件,用于本地存储备份或者恢复数据库。 使用须知 通过DDS控制台下载的备份均为全量备份。 操作步骤 登录管理控制台。 单击管理控制台左上方的,选择区域和项目。 在页面左上角单击,选择“数据库 > 文档数据库服务 DDS”,进入文档数据库服务信息页面。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • (推荐)GPU加速型实例自动安装GPU驱动(Windows)

    (推荐)GPU加速型实例自动安装GPU驱动(Windows) 操作场景 在使用GPU加速型实例时,需确保实例已安装GPU驱动,否则无法获得相应的GPU加速能力。 本节内容介绍如何在GPU加速型Windows实例上通过脚本自动安装GPU驱动。 使用须知 如果GPU加速型实例已安装G

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 安装GPU指标集成插件

    暂不支持CCE纳管后的GPU加速型实例。 前提条件 已安装GPU驱动,未安装lspci工具的 云服务器 影响GPU掉卡事件的上报。 如果您的弹性云服务器未安装GPU驱动,请参见GPU驱动概述安装GPU驱动。 安装GPU驱动需使用默认路径。 GPU驱动安装完后,需重启GPU加速型实例,否则可能

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 逻辑运算符

    逻辑运算符 常用的逻辑操作符有AND、OR和NOT,它们的运算结果有三个值,分别为TRUE、FALSE和NULL,其中NULL代表未知。优先级顺序为:NOT>AND>OR。 运算规则请参见表1,表中的A和B代表逻辑表达式。 表1 逻辑运算运算符 返回类型 描述 A AND B

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 比较函数和运算符

    比较函数和运算符 比较操作 操作 描述 < 小于 > 大于 <= 小于等于 >= 大于等于 = 等于 <> 不等于 != 不等于 范围比较:between between适用于值在一个特定的范围内,如:value BETWEEN min AND max Not between适用于值不在某个特定范围内。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 数学函数和运算符

    t|int x, int y) -> int shiftrightunsigned(bigint x, int y) -> bigint 位无符号右移,返回x右移y个位置的值。当x为tinyint、smallint、int时,返回int类型;当x为bigint时,返回bigint类型

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • Map函数和运算符

    Map函数和运算符 下表操作符: [] 描述:[]运算符用于从映射中检索与给定键对应的值。 select age_map['li'] from (values (map(array['li','wang'],array[15,27]))) as table_age(age_map);--

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • GPU虚拟化

    GPU虚拟化 GPU虚拟化概述 准备GPU虚拟化资源 创建GPU虚拟化应用 监控GPU虚拟化资源 父主题: 管理本地集群

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • WEEK按星期哈希

    WEEK星期哈希 适用场景 WEEK适用于周数的日期目进行分表,分表的表名的下标分别对应一周中的各个日期(星期一到星期天)。 使用说明 拆分键的类型必须是DATE/DATETIME/TIMESTAMP其中之一。 只能作为分表函数使用,但不能作为分库函数。 路由方式 根据拆分键

    来自:帮助中心

    查看更多 →

共105条
看了本文的人还看了