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运算服务器 更多内容
  • 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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  • 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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  • gpu-device-plugin

    安装nvidia-fabricmanager服务 A100/A800 GPU支持 NvLink & NvSwitch,若您使用多GPU卡的机型,需额外安装与驱动版本对应的nvidia-fabricmanager服务使GPU卡间能够互联,否则可能无法正常使用GPU实例。 本文以驱动版本470.103

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  • 资源和成本规划

    ¥14619.16 AI公共资源池 对象存储服务 产品类型: 对象存储 | 标准存储单AZ存储包 | 300TB 1 包周期 ¥27372.00 studio,AI,BPaas使用 弹性公网IP 带宽费用: 独享 | 全动态BGP | 带宽计费 | 100Mbit/s x5 弹性公网IP费用:

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  • 步骤三:集群与应用创建

    选择“独享带宽”时,该参数可见。支持设置独享带宽的大小。 带宽计费:按照购买的带宽大小计费。 流量计费:按照实际使用的流量来计费。 流量计费与带宽大小无关,为了更好的VR体验,建议您将带宽大小调整为300Mbps。 流量计费 > 300Mbits 支持多路会话 选择VR型应用创建 云服务器 ,该参数可见。 勾选“

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  • 硬件类商品上架说明

    监控数据、日志上传出现偏差。您可以选择合适的NTP服务器进行时间同步,从而保持时间一致。详细配置方法请参见如何同步NTP服务器?。 硬件测试 提交硬件给IEM进行测试。当前支持邮寄测试与远程测试两种方案。 邮寄测试:需要您提前IEF硬件接入条件准备好测试机器,与IEM接口人联系

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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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  • 按需计费

    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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  • 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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  • 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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  • 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

    执行以下命令,查看安装结果。 lspci -d 10de: 图1 安装结果 GPU指标采集需要依赖以下驱动文件,请检查环境中对应的驱动文件是否存在。如果驱动未安装,可参见(推荐)GPU加速型实例自动安装GPU驱动(Linux)。 Linux驱动文件 nvmlUbuntuNvidiaLibraryPath

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  • GPU A系列裸金属服务器如何更换NVIDIA和CUDA?

    GPU A系列裸金属服务器如何更换NVIDIA和CUDA? 场景描述 当裸金属服务器预置的NVIDIA版本和业务需求不匹配时,需要更换NVIDIA驱动和CUDA版本。本文介绍华为云A系列GPU裸金属服务器(Ubuntu20.04系统)如何从“NVIDIA 525+CUDA 12.0”更换为“NVIDIA

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  • p2服务器安装NVIDIA GPU驱动和CUDA工具包

    p2服务器安装NVIDIA GPU驱动和CUDA工具包 操作场景 GPU加速型p2(physical.p2.large规格)裸金属服务器创建成功后,需安装NVIDIA GPU驱动和CUDA工具包,从而实现计算加速功能。 前提条件 已绑定弹性公网IP。 已下载对应操作系统所需驱动的安装包。

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  • Lite Server

    Server GPU裸金属服务器使用EulerOS内核误升级如何解决 GPU A系列裸金属服务器没有任务但GPU被占用如何解决 GPU A系列裸金属服务器无法获取显卡如何解决 GPU裸金属服务器无法Ping通如何解决 GPU A系列裸金属服务器RoCE带宽不足如何解决? GPU裸金属服

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  • 计费说明

    竞享实例:选定的保障周期的市场价格计费,保障周期是购买竞享实例的最小单位时间,保障周期不同价格不同。 计费周期: 竞价计费型实例:秒级计费,小时结算。账单起始价格用户购买时间的市场价格计算,后续按照整点时间的市场价格计费。 竞享实例:秒级计费,小时结算。用户使用时长和

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