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云运算 更多内容
  • 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

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  • 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

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  • 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

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  • 按标签查询资源

    标签查询资源 功能介绍 应用服务器可调用此接口查询绑定了指定标签的资源。当前支持标签的资源有Device(设备)。 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v5/iot/{project_id}/tags/query-resources 表1 路径参数 参数 是否必选

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  • 使用Kubernetes默认GPU调度

    通过nvidia.com/gpu指定申请GPU的数量,支持申请设置为小于1的数量,比如nvidia.com/gpu: 0.5,这样可以多个Pod共享使用GPUGPU数量小于1时,不支持跨GPU分配,如0.5 GPU只会分配到一张卡上。 使用nvidia.com/gpu参数指定GPU数量时,re

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  • GPU实例故障自诊断

    GPU实例故障自诊断 GPU实例故障,如果已安装GPU监控的CES Agent,当GPU服务器出现异常时则会产生事件通知,可以及时发现问题避免造成用户损失。如果没有安装CES Agent,只能依赖用户对故障的监控情况,发现故障后及时联系技术支持处理。 GPU实例故障处理流程 GPU实例故障分类列表

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  • 应用GPU资源调度方式

    应用GPU资源调度方式 IEF支持多应用共享的方式使用GPU显卡。 IEF支持单个应用使用多个GPU显卡。 GPU资源调度基于GPU显存容量,调度采用GPU显存预分配方式而非实时GPU显存资源。 当应用需要使用的GPU显存资源小于单个GPU卡显存时,支持以共享方式进行资源调度,对

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  • gpu-device-plugin

    对于linux 5.x内核系统,如华为欧拉操作系统 2.0或ubuntu 22.04,建议使用470及以上版本驱动。 图1 安装gpu-device-plugin 驱动选择:若您不希望集群中的所有GPU节点使用相同的驱动,CCE支持以节点池为单位安装不同的GPU驱动。 插件将根据节点池指定

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  • GPU插件检查异常处理

    GPU插件检查异常处理 检查项内容 检查到本次升级涉及GPU插件,可能影响新建GPU节点时GPU驱动的安装。 解决方案 由于当前GPU插件的驱动配置由您自行配置,需要您验证两者的兼容性。建议您在测试环境验证安装升级目标版本的GPU插件,并配置当前GPU驱动后,测试创建节点是否正常使用。

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  • GPU虚拟化概述

    GPU虚拟化概述 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。相对于静态分配来说,虚拟化的方案更加灵活,最大程度保证业务稳定的前提下,可以完全由用户自己定义使用的GPU量,提高GPU利用率。

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  • CCE AI套件(NVIDIA GPU)

    /nvidia-smi 若能正常返回GPU信息,说明设备可用,插件安装成功。 GPU驱动支持列表 当前GPU驱动支持列表仅针对1.2.28及以上版本的GPU插件。 如果您需要安装最新版本的GPU驱动,请将您的GPU插件升级到最新版本。 表2 GPU驱动支持列表 GPU型号 支持集群类型 机型规格

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  • 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

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  • 字符串函数和运算符

    array 描述:将字符串限定符(delimiter)分隔为一个array。 select split('a:b:c:d',':');-- [a, b, c, d] split(string, delimiter, limit) → array 描述:将字符串delimiter分割

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  • GPU驱动异常怎么办?

    nvidia-smi: command not found 可能原因 云服务器 驱动异常、没有安装驱动或者驱动被卸载。 处理方法 如果未安装GPU驱动,请重新安装GPU驱动。 操作指导请参考:安装GPU驱动 如果已安装驱动,但是驱动被卸载。 执行history,查看是否执行过卸载操作。

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  • 支持GPU监控的环境约束

    bash mirrors_source.sh 更多内容,请参见如何使用自动化工具配置华为镜像源(x86_64和ARM)? 执行以下命令,安装lspci工具。 CentOS系统: yum install pciutils Ubuntu系统: apt install pciutils

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  • 资源和成本规划

    体请参考华为官网价格,实际以收费账单为准: 表1 资源和成本规划(按需计费) 华为云服务 配置示例 每月预估花费 弹性云服务器E CS 按需计费:16.49元/小时 区域:华北-北京四 计费模式:按需计费 规格: GPU加速型 P2v | 8核 | 64GB | 加速卡:1 * NVIDIA

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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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  • 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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  • 按分组绑定监控模板

    进入AppStage运维中心。 在顶部导航栏选择服务。 单击,选择“运维 > 监控服务(ServiceInsight)”。 选择左侧导航栏的“运维数据采集 > 绑定管理”,默认显示“环境实例绑定”页签。 单击“分组绑定”,切换至“分组绑定”页签。 单击“新增分组”。 输入分组名称后,单击“确定”。

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  • 按主机绑定监控模板

    后,监控服务会自动为该主机重启/重装agent,可以在主机详情页查看agent状态。 进入AppStage运维中心。 在顶部导航栏选择服务。 单击,选择“运维 > 监控服务(ServiceInsight)”。 选择左侧导航栏的“运维数据采集 > 绑定管理”,默认显示“主机绑定”页签。

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  • 步骤三:集群与应用创建

    详情请参见产品基本概念的“XR Linker”。 XR Linker 网络 选择应用所属的虚拟私有、子网等信息。 您可以选择使用已有的虚拟私有,或者创建新的虚拟私有。更多关于虚拟私有的信息,请参见《虚拟私有用户指南》。 选择子网,并设置为“自动分配IP地址” 安全组 需要设置安全组规则,

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