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

 
 

    4节点服务器带gpu 更多内容
  • GPU节点驱动版本

    GPU节点驱动版本 选择GPU节点驱动版本 CCE推荐的GPU驱动版本列表 手动更新GPU节点驱动版本 通过节点池升级节点GPU驱动版本 父主题: GPU调度

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  • 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

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  • 选择GPU节点驱动版本

    选择GPU节点驱动版本 使用GPU加速 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

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  • 手动更新GPU节点驱动版本

    手动更新GPU节点驱动版本 一般情况下,您可以通过CCE AI套件(NVIDIA GPU)插件配置节点的驱动文件路径,节点重启后会自动安装驱动。您也可以手动更新驱动的方式进行更新。 手动更新GPU节点的驱动版本为临时方案,适用于需要对某个节点进行差异化配置的场景,但节点重启后将自动重置为GPU插件配置中指定的版本。

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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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  • 裸金属服务器规格与驱动对应关系

    - - - HBA的规格需要 需要 Debian 需要安装v5服务器驱动 需要 - - - HBA的规格需要 需要 表4 裸金属服务器规格与驱动对应关系(V6) 裸金属服务器机型 OS类型 服务器驱动 SDI卡驱动 Hi1822网卡驱动/管理组件 IB驱动 GPU驱动 多路径软件

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  • 怎样查看GPU加速型云服务器的GPU使用率?

    怎样查看GPU加速云服务器GPU使用率? 问题描述 Windows Server 2012和Windows Server 2016操作系统的GPU加速云服务器无法从任务管理器查看GPU使用率。 本节操作介绍了两种查看GPU使用率的方法,方法一是在cmd窗口执行命令查看GPU使用

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  • 通过节点池升级节点的GPU驱动版本

    通过节点池升级节点GPU驱动版本 如果您使用的CUDA库无法与当前的NVIDIA驱动版本匹配,您需要升级节点的驱动版本才可以正常使用GPU节点。建议您以节点池为粒度进行节点NVIDIA驱动版本的管理,创建应用时可调度到指定驱动版本的节点池,在升级驱动时,也可以根据节点池分批次控制升级。

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  • 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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  • 如何配置Pod使用GPU节点的加速能力?

    如何配置Pod使用GPU节点加速能力? 问题描述 我已经购买了GPU节点,但运行速度还是很慢,请问如何配置Pod使用GPU节点加速能力。 解答 方案1: 建议您将集群中GPU节点的不可调度的污点去掉,以便GPU插件驱动能够正常安装,同时您需要安装高版本的GPU驱动。 如果您的集

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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加速型

    8 16 6/2 35 4 1/8 × T4 2 KVM g6v.2xlarge.4 8 32 10/4 50 4 1/4 × T4 4 KVM g6v.4xlarge.4 16 64 15/8 100 8 1/2 × T4 8 KVM G6v型弹性云服务器功能如下: 处理器:第二代英特尔®

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  • 安装GPU指标集成插件

    暂不支持CCE纳管后的GPU加速型实例。 前提条件 已安装GPU驱动,未安装lspci工具的云服务器影响GPU掉卡事件的上报。 如果您的弹性云服务器未安装GPU驱动,请参见GPU驱动概述安装GPU驱动。 安装GPU驱动需使用默认路径。 GPU驱动安装完后,需重启GPU加速型实例,否则可能

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  • 卸载GPU加速型ECS的GPU驱动

    卸载完成后,单击“稍后启动”。 检查驱动是否卸载成功。 在控制面板,单击“设备管理器”。 如果“显示适配器”中没有NVIDIA显卡,表明驱动卸载成功。 图4 查看显示适配器 打开云服务器cmd窗口,执行以下命令: cd C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI nvidia-smi

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  • 管理GPU加速型ECS的GPU驱动

    管理GPU加速型E CS 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故障处理

    意替换命令中的{GPU卡序号}为步骤2获取的GPU卡序号,观测GPU虚拟化的可用显存。 比较步骤2和步骤3的可用显存。 由于GPU厂商的驱动程序,本身就会占用一定量的物理显存,量级在300MB左右,这属于正常现象。例如Tesla T4配套510.47.03,驱动程序默认会占用28

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  • VR云渲游平台与其他服务的关系

    云渲游平台使用统一身份认证服务实现认证和鉴权功能。 GPU加速云服务器 GACS GPU加速云服务器GPU Accelerated Cloud Server, GACS)能够提供强大的浮点计算能力,从容应对高实时、高并发的海量计算场景。您可以在创建时选择相应规格的GPU加速云服务器。 在云

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  • 工作负载异常:GPU节点部署服务报错

    工作负载异常:GPU节点部署服务报错 问题现象 客户在CCE集群的GPU节点上部署服务出现如下问题: 容器无法查看显存。 部署了7个GPU服务,有2个是能正常访问的,其他启动时都有报错。 2个是能正常访问的CUDA版本分别是10.1和10.0 其他服务CUDA版本也在这2个范围内

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  • 约束与限制

    ,建议边缘节点的内存大于256MB。 CPU >= 1核 硬盘 >= 1GB GPU(可选) 同一个边缘节点上的GPU型号必须相同。 说明: 当前支持Nvidia Tesla系列P4、P40、T4等型号GPU。 含有GPU硬件的机器,作为边缘节点的时候可以不使用GPU。 如果边缘

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