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云主机 更多内容
  • GPU调度

    GPU调度 GPU节点驱动版本 使用Kubernetes默认GPU调度 GPU虚拟化 监控GPU资源指标 基于GPU监控指标的工作负载弹性伸缩配置 GPU虚拟化节点弹性伸缩配置 GPU故障处理 父主题: 调度

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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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  • 创建GPU函数

    创建GPU函数 GPU函数概述 自定义镜像 方式创建GPU函数 定制运行时方式创建GPU函数 父主题: 创建函数

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  • GPU调度概述

    GPU调度概述 工作负载支持使用节点GPU资源,GPU资源使用可以分为如下两种模式: GPU静态分配(共享/独享):比例给Pod分配GPU显卡资源,支持独享(分配单张/多张显卡)和共享(部分显卡)方式。 GPU虚拟化:U CS On Premises GPU采用xGPU虚拟化技术

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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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  • GPU加速型

    内存、镜像、GPU)不计费,但系统盘仍会收取容量对应的费用。 如有其他绑定的产品,如云硬盘、弹性公网IP、带宽等,各自产品的计费方法进行收费。 G6型 云服务器 ,关机后资源会被释放,下次开机时如果后台资源不足,可能会导致 服务器 开机失败。如果您需要长期使用该云服务器,建议保持开机状态或者选择“包年/包月”计费模式。

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  • GPU负载

    GPU负载 使用Tensorflow训练神经网络 使用Nvidia-smi工具

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  • GPU调度

    GPU调度 GPU调度概述 准备GPU资源 创建GPU应用 监控GPU资源 父主题: 管理本地集群

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  • 批量启动云主机

    批量启动云主机 功能介绍 根据指定的云主机ID列表,批量启动云主机,1分钟内最多可以处理1000台。所用接口为ECS的“批量启动云服务器”接口。本节列举了接口使用过程中的关键信息,接口更多信息详见批量启动云服务器。 该接口为异步接口,当前批量启动云主机请求下发成功后会返回job_

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  • 批量重启云主机

    批量重启云主机 功能介绍 根据指定的云主机ID列表,批量重启云主机,1分钟内最多可以处理1000台。所用接口为ECS的“批量重启云服务器”接口。本节列举了接口使用过程中的关键信息,接口更多信息详见批量重启云服务器。 本接口为异步接口,当前批量重启云主机请求下发成功后会返回job_

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  • 批量关闭云主机

    批量关闭云主机 功能介绍 根据指定的云主机ID列表,批量关机云主机,1分钟内最多可以处理1000台。所用接口为ECS的“批量关闭云服务器”接口。本节列举了接口使用过程中的关键信息,接口更多信息详见批量关闭云服务器。 本接口为异步接口,当前批量关机云主机请求下发成功后会返回job_

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  • 卸载GPU加速型ECS的GPU驱动

    卸载GPU加速型ECS的GPU驱动 操作场景 当GPU加速云服务器需手动卸载GPU驱动时,可参考本文档进行操作。 GPU驱动卸载命令与GPU驱动的安装方式和操作系统类型相关,例如: Windows操作系统卸载驱动 Linux操作系统卸载驱动 Windows操作系统卸载驱动 以Windows

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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,对应华为云ECS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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  • 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函数概述

    服务质量优先,服务成本次优 预留GPU实例的计费周期不同于按量GPU实例,预留GPU实例是以实例存活生命周期进行计费,而不考虑实例的活跃与闲置(不请求计费)。因此,相较于按量GPU实例,总体使用成本较高,但相较于长期自建GPU集群,降本幅度达50%以上。 规格最优 函数计算平台提供的GPU实例规格,允许

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  • 监控GPU资源指标

    cce_gpu_memory_used GPUGPU显存使用量 cce_gpu_memory_total GPUGPU显存总量 cce_gpu_memory_free GPUGPU显存空闲量 cce_gpu_bar1_memory_used GPUGPU bar1

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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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  • 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)自动安装GPU加速型ECS的GPU驱动(Linux) (推荐)自动安装GPU加速型ECS的GPU驱动(Windows) 手动安装GPU加速型ECS的GRID驱动 手动安装GPU加速型ECS的Tesla驱动

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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

    GPU设备检查 功能 检查节点是否存在gpu设备,gpu驱动是否安装且运行正常。 语法 edgectl check gpu 参数说明 无 使用示例 检查节点GPU设备: edgectl check gpu 检查成功返回结果: +-----------------------+ |

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  • GPU视图

    计算公式:节点上容器显存使用总量/节点上显存总量 GPU卡-显存使用量 字节 显卡上容器显存使用总量 GPU卡-算力使用率 百分比 每张GPU卡的算力使用率 计算公式:显卡上容器算力使用总量/显卡的算力总量 GPU卡-温度 摄氏度 每张GPU卡的温度 GPU-显存频率 赫兹 每张GPU卡的显存频率 GPU卡-PCle带宽

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