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云并行运算主机 更多内容
  • 搜索运算符

    搜索运算符 您可以使用AND和OR运算符或其组合来组成复杂的搜索查询,例如class:foo AND (method:bar OR method:baz)。 运算符 语法 描述 “AND” “AND”, “&”, “&&”, (“空格”字符) SmartSearch将定位与每个查

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  • 并行导入

    并行导入 GaussDB (DWS)提供了并行导入功能,以快速、高效地完成大量数据导入。介绍GaussDB(DWS)并行导入的相关参数。 raise_errors_if_no_files 参数说明:导入时是否区分“导入文件记录数为空”和“导入文件不存在”。raise_errors_

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  • 并行导入

    设置方法进行设置。 取值范围:字符串(不超过4096个字符) 默认值:NULL 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safe_data_path目录下存在硬链

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  • GPU函数管理

    GPU函数管理 Serverless GPU使用介绍 部署方式 函数模式

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  • GPU故障处理

    GPU故障处理 前提条件 如需将GPU事件同步上报至AOM,集群中需安装云原生日志采集插件,您可前往AOM服务查看GPU插件隔离事件。 GPU插件隔离事件 当GPU显卡出现异常时,系统会将出现问题的GPU设备进行隔离,详细事件如表1所示。 表1 GPU插件隔离事件 事件原因 详细信息

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  • GPU驱动概述

    GPU驱动概述 GPU驱动概述 在使用GPU加速型实例前,请确保实例已安装GPU驱动以获得相应的GPU加速能力。 GPU加速型实例支持两种类型的驱动:GRID驱动和Tesla驱动。 当前已支持使用自动化脚本安装GPU驱动,建议优先使用自动安装方式,脚本获取以及安装指导请参考(推荐

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  • 日志提示“cuda runtime error (10) : invalid device ordinal at xxx”

    直接使用线上notebook环境调试请参考使用JupyterLab开发模型。 配置本地IDE(Pycharm或者VSCode)联接上环境调试请参考使用本地IDE开发模型。 父主题: GPU相关问题

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  • GPU相关问题

    GPU相关问题 日志提示"No CUDA-capable device is detected" 日志提示“RuntimeError: connect() timed out” 日志提示“cuda runtime error (10) : invalid device ordinal

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  • GPU计算型

    GPU计算型 GPU计算单元包含的计算资源主要适用于政企用户部署GPU密集型业务到CloudPond上使用的场景,对应华为E CS 的实例包含Pi系列,用户可根据机型规格情况选择对应的计算资源商品。具体规格请参考表1。 表1 GPU计算单元 名称 算力配置 描述 GPU计算单元-汇聚型-2Pi2

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  • 并行仿真

    并行仿真 Octopus平台的并行仿真模块分为任务配置和仿真任务两部分。用户在任务配置模块,可使用自研仿真算法,根据Octopus自研仿真评测体系,从行车安全、驾驶行为、乘员舒适性等多维度测评在多种条件下的仿真场景中控制算法控制质量。在仿真任务模块,可将仿真任务运行中关键指标变化

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  • 并行导入

    应设置方法进行设置。 取值范围:字符串(小于4096个字符) 默认值:NULL 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safe_data_path目录下存在硬链

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  • 线下主机迁移上云

    线下主机迁移上 适用场景 本文介绍如何使用迁移中心MgC将线下主机和暂时不支持平台采集的平台主机迁移到华为。 准备工作 建议在源端内网环境中准备一台用于安装Edge的Windows主机,并确保该Windows主机满足以下要求: 可以连接外网。 PowerShell 版本在4

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  • 概述

    概述 Serverless GPU是一种高度灵活、高效利用、按需分配GPU计算资源的新兴计算服务GPU能力Serverless化,通过提供一种按需分配的GPU计算资源,在一定范围内有效地解决原有GPU长驻使用方式导致的低资源利用率、高使用成本和低弹性能力等痛点问题。本文将介绍Serverless

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  • 单机多卡数据并行-DataParallel(DP)

    将一个Batch的数据均分到每一个GPU上 各GPU上的模型进行前向传播,得到输出 主GPU(逻辑序号为0)收集各GPU的输出,汇总后计算损失 分发损失,各GPU各自反向传播梯度 主GPU收集梯度并更新参数,将更新后的模型参数分发到各GPU 具体流程图如下: 图1 单机多卡数据并行训练 DataParallel进行单机多卡训练的优缺点

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  • 创建Notebook实例

    长进行收费。 “专属资源池”实际情况选择已创建的专属资源池。如果没有专属资源,需要单独购买并创建。 说明: 如果您购买的专属池是单节点的Tnt004规格:GPU: 1*tnt004 | CPU: 8 核 32GiB (modelarts.vm.gpu._tnt004u8),使用

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  • 并行处理

    分支名”获取该分支的执行结果。 失败时停止 并行处理出现错误时的是否停止。 True:表示任一并行处理的分支出现错误时,整个任务便停止,并返回错误信息。 False:表示并行处理的分支出现错误后,整个任务会继续执行后续节点。 超时时间(ms) 并行处理过程的最长执行时间,如果超过该时间

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  • 关于并行导出

    关于并行导出 使用GDS工具将数据从数据库导出到普通文件系统中,适用于高并发、大量数据导出的场景。使用外表做并行导出时,需要开启steam算子后才能够使用GDS工具导出。 概述 通过外表导出数据:通过外表设置的导出模式、导出数据格式等信息来指定待导出的数据文件,利用多DN并行的方

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  • 管理GPU加速型ECS的GPU驱动

    管理GPU加速型ECS的GPU驱动 GPU驱动概述 Tesla驱动及CUDA工具包获取方式 (推荐)GPU加速型实例自动安装GPU驱动(Linux) (推荐)GPU加速型实例自动安装GPU驱动(Windows) GPU加速型实例安装GRID驱动 GPU加速型实例安装Tesla驱动及CUDA工具包

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  • GPU驱动故障

    GPU驱动故障 G系列弹性 云服务器 GPU驱动故障 GPU驱动异常怎么办? GPU驱动不可用 GPU设备显示异常 T4 GPU设备显示异常 GPU实例启动异常,查看系统日志发现NVIDIA驱动空指针访问怎么办?

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  • GPU设备检查

    检查节点是否存在gpu设备,gpu驱动是否安装且运行正常。edgectl check gpu无检查节点GPU设备:检查成功返回结果:检查失败返回结果:检查失败时,会打印错误码,用户可以根据错误码在所提供的文档链接中获取相应的帮忙。

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  • GPU视图

    赫兹 每张GPU卡的显存频率 GPU卡-PCle带宽 字节/秒 每张GPU卡的PCle带宽 指标清单 GPU视图使用的指标清单如下: 表2 GPU指标说明 指标名称 类型 说明 cce_gpu_gpu_utilization Gauge GPU卡算力使用率 cce_gpu_memory_utilization

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