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云服务器 更多内容
  • 监控弹性云服务器

    通过后续章节,您可以了解以下内容: 弹性 云服务器 当前支持的基础监控指标 弹性 服务器 操作系统监控的监控指标(安装Agent) 弹性云服务器进程监控的监控指标(安装Agent) GPU加速型实例安装GPU监控插件(Linux,公测) 如何自定义弹性云服务器告警规则 如何查看弹性云服务器运行状态进行日常监控

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • (推荐)自动安装GPU加速型ECS的GPU驱动(Windows)

    (推荐)自动安装GPU加速型E CS 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 →

  • 手动安装GPU加速型ECS的Tesla驱动

    手动安装GPU加速型ECS的Tesla驱动 操作场景 GPU加速云服务器,需要安装Tesla驱动和CUDA工具包以实现计算加速功能。 使用公共镜像创建的计算加速型(P系列)实例默认已安装特定版本的Tesla驱动。 使用私有镜像创建的GPU加速云服务器,需在创建完成后安装Tesla驱动,否则无法实现计算加速功能。

    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 →

  • T4 GPU设备显示异常

    T4 GPU设备显示异常 问题描述 使用NVIDIA Tesla T4 GPU云服务器,例如Pi2或G6规格,执行nvidia-smi命令查看GPU使用情况时,显示如下: No devices were found 原因分析 NVIDIA Tesla T4 GPU是NVIDIA的新版本,默认使用并开启GSP

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 弹性云服务器支持的操作系统监控指标(安装Agent)

    采集方式(Windows):通过调用GPU卡的nvml.dll库获取。 0-100% 云服务器 云服务器 - GPU 1分钟 gpu_usage_gpu (Agent) GPU使用率 该指标用于统计测量对象当前的GPU使用率。 单位:百分比 采集方式(Linux):通过调用GPU卡的libnvidia-ml

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 添加云服务器

    在应用列表中,查看需添加云服务器的应用,单击“添加云服务器”。 图1 添加云服务器 添加云服务器。 部署云服务器:选择用于部署应用的云服务器。 新建:购买新的GPU加速云服务器。 纳管:将在ECS页面创建的GPU加速云服务器纳入到VR云渲游平台管理。 支持纳管的云服务器必须满足以下条件:

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 准备GPU虚拟化资源

    准备GPU虚拟化资源 CCE GPU虚拟化采用自研xGPU虚拟化技术,能够动态对GPU设备显存与算力进行划分,单个GPU卡最多虚拟化成20个GPU虚拟设备。本文介绍如何在GPU节点上实现GPU的调度和隔离能力。 前提条件 配置 支持版本 集群版本 v1.23.8-r0、v1.25

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 选择GPU节点驱动版本

    选择GPU节点驱动版本 使用GPU加速型云服务器时,需要安装正确的Nvidia基础设施软件,才可以使用GPU实现计算加速功能。在使用GPU前,您需要根据GPU型号,选择兼容配套软件包并安装。 本文将介绍如何选择GPU节点的驱动版本及配套的CUDA Toolkit。 如何选择GPU节点驱动版本

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 训练作业找不到GPU

    GPU。 处理方法 根据报错提示,请您排查代码,是否已添加以下配置,设置该程序可见的GPU: os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0,1,2,3,4,5,6,7' 其中,0为服务器GPU编号,可以为0,1,2,3等,表明对程序可见的GP

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 如何进行VR头显空间设置?

    对于使用第三方VR运行环境(如SteamVR)的用户,GPU云服务器创建完成或重启后,建议用户在连接头显设备前先进行房间设置,即登录GPU云服务器配置环境,包括设置默认身高等操作。 前提条件 已在VR云渲游平台成功创建应用。 创建的GPU加速型云服务器为“闲置”状态。 操作步骤 获取GPU云服务器的弹性公网IP。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 渲染节点调度(区域级)

    ,4k。 默认值:1080p。 gpu_ip_type 否 String 分配给设备使用的GPU云服务器的IP类型。 public:表示响应的gpu_ip的IP地址为公网,适用于使用公网连接设备与云服务器的场景。 private: 表示响应的gpu_ip的IP地址为私网,适用于使

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 步骤四:设备连接

    打包的APK。此时,头显将连接至VR云渲游平台并接入分配的GPU云服务器,头显中呈现GPU云服务器内实时渲染的VR应用画面。 前提条件: 已在VR云渲游平台成功创建应用。 已完成安装客户端操作。 创建的GPU加速云服务器为“闲置”状态。 Android SDK集成开发 在用户终

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 资源和成本规划

    共享型负载均衡; 1个 | 全动态BGP; 全动态BGP | 带宽 | 5Mbit/s; 1 265 弹性公网IP 1 独享 | 全动态BGP | 带宽计费 | 5Mbit/s; 1个; 1 115 NAT网关 1 小型; 1 306 对象存储服务 1 对象存储 | 标准存储单AZ存储包

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 如何为CVR新建委托?

    为保证VR云渲游平台的正常使用,创建GPU云服务器时需要建立委托关系,将CES Administrator和OBS OperateAccess的权限委托给ECS。委托成功后,用户可以通过VR云渲游平台动态监控GPU云服务器的运行状态,并通过GPU云服务器下载OBS桶内的应用。 执行如下操作前,请确认您已进入“VR云渲游平台

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 按需计费

    时价格除以3600,即得到每秒价格。 示例,某一按需实例价格为0.68元/小时,购买一台按需实例根据实际使用时长、秒计费。 使用30分钟,根据实际使用时长按秒计费:(0.68/3600) × 30 × 60=0.34元 使用1小时30分钟,根据实际使用时长按秒计费:(0.68/3600)

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 安装Windows特殊驱动

    对于一些类型的弹性云服务器,如果使用私有镜像进行创建,需要在制作私有镜像时安装特殊驱动。 GPU驱动 如果这个私有镜像用于创建GPU加速云服务器,需要在镜像中安装合适的GPU驱动来获得相应的GPU加速能力。GPU加速型实例中配备的NVIDIA Tesla GPU支持两种类型的驱动

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 渲染节点调度

    ,4k。 默认值:1080p。 gpu_ip_type 否 String 分配给设备使用的GPU云服务器的IP类型。 public:表示响应的gpu_ip的IP地址为公网,适用于使用公网连接设备与云服务器的场景。 private: 表示响应的gpu_ip的IP地址为私网,适用于使

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 查询规格详情和规格扩展信息列表

    pci_passthrough:gpu_specs String G1型和G2型云服务器应用的技术,包括GPU虚拟化和GPU直通。 如果该规格的云服务器使用GPU虚拟化技术,且GPU卡的型号为M60-1Q,参数值为“m60_1q:virt:1”。 如果该规格的云服务器使用GPU直通技术,且GPU卡的型号

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • P1型云服务器如何安装NVIDIA驱动?

    multi-user.target 执行以下命令,重启弹性云服务器。 reboot (可选)安装GPU驱动。 您可以使用CUDA Toolkit安装包中自带的GPU驱动,或者单独下载配套的GPU驱动版本。如无特殊要求,推荐您安装前提条件中提供的GPU驱动版本“NVIDIA-Linux-x86_64-375

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 如何避免非GPU/NPU负载调度到GPU/NPU节点?

    如何避免非GPU/NPU负载调度到GPU/NPU节点? 问题现象 当集群中存在GPU/NPU节点和普通节点混合使用的场景时,普通工作负载也可以调度到GPU/NPU节点上,可能出现GPU/NPU资源未充分利用的情况。 问题原因 由于GPU/NPU节点同样提供CPU、内存资源,在一般

    来自:帮助中心

    查看更多 →

共105条
看了本文的人还看了