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

 
 

    深度学习 GPU配置要求 更多内容
  • 问答模型训练(可选)

    旗舰版机器人默认支持重量级深度学习。 专业版和高级版机器人如果需要使用重量级深度学习,需要先单击“重量级深度学习”,然后单击“联系我们”。 图2 重量级深度学习 编辑模型信息。 轻量级深度学习:选填“模型描述”。 图3 轻量级深度学习 重量级深度学习:选择量级“中量级”或“重量级”,选填“模型描述”。

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  • 面向AI场景使用OBS+SFS Turbo的存储加速方案概述

    Checkpoint主要要求高吞吐、减少训练中断的时间。 文件接口方式的数据共享访问:由于 AI 架构需要使用到大规模的计算集群(GPU/NPU 服务器 ),集群中的服务器访问的数据来自一个统一的数据源,即一个共享的存储空间。这种共享访问的数据有诸多好处,它可以保证不同服务器上访问数据的一致

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  • 规范要求

    规范要求 API生产 API开放 父主题: 附录-API治理规范指导

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  • 系统要求

    系统要求 本节介绍使用Data Studio的最低系统要求。 软件要求 操作系统要求 Data Studio的操作系统配置要求如下表所示。 表1 支持操作系统及相应软件包 服务器 操作系统 支持版本 通用x86服务器 Windows Windows 7 (64 bit) Windows

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  • 使用Kubeflow和Volcano实现典型AI训练任务

    登录CCE控制台,单击集群名称进入一个集群。 在CCE集群上部署Volcano环境。 单击左侧栏目树中的“插件管理”,单击Volcano插件下方的“安装”,在安装插件页面中选择插件的规格配置,并单击“安装”。 部署Mnist示例。 下载kubeflow/examples到本地并根据环境选择指南,命令如下:

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  • 弹性伸缩概述

    够多的节点来调度新扩容的Pod,那么就需要为集群增加节点,从而保证业务能够正常提供服务。 弹性伸缩在CCE上的使用场景非常广泛,典型的场景包含在线业务弹性、大规模计算训练、深度学习GPU或共享GPU的训练与推理、定时周期性负载变化等。 CCE弹性伸缩 CCE的弹性伸缩能力分为如下两个维度:

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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E CS 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

    预留GPU实例 函数计算平台提供了默认的按量GPU实例之外的另一种GPU使用方式——预留GPU实例。如果您希望消除冷启动延时的影响,满足实时推理业务低延迟响应的要求,可以通过配置预留GPU实例来实现。更多关于预留模式的信息,请参见为函数配置预留实例。 服务质量优先,服务成本次优

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  • SA与HSS服务的区别?

    、多云数据中心基础架构中服务器工作负载的独特保护要求。 简而言之,SA是呈现全局安全态势的服务,HSS是提升主机和容器安全性的服务服务功能区别 SA通过采集全网安全数据(包括HSS、WAF、AntiDDoS等安全服务检测数据),使用大数据AI、机器学习等分析技术,从资产安全、

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  • 配置边缘节点环境

    如果边缘节点使用GPU,您需要安装配置GPU驱动,详细方法请参见安装配置GPU驱动。 NPU驱动配置。 如果边缘节点使用昇腾 AI加速处理器,请确保已安装对应驱动。 在边缘节点上安装Docker并检查Docker状态。 Docker版本必须高于17.06,推荐使用18.06.3版本。请勿使用18.09

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  • 如何提升训练效率,同时减少与OBS的交互?

    如何提升训练效率,同时减少与OBS的交互? 场景描述 在使用ModelArts进行自定义深度学习训练时,训练数据通常存储在对象存储服务(OBS)中,且训练数据较大时(如200GB以上),每次都需要使用GPU资源池进行训练,且训练效率低。 希望提升训练效率,同时减少与 对象存储OBS 的交互。可通过如下方式进行调整优化。

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  • 负载伸缩概述

    变动和固定时间周期进行负载伸缩,实现复杂场景下的负载伸缩。 多场景:使用场景广泛,典型的场景包含在线业务弹性、大规模计算训练、深度学习GPU或共享GPU的训练与推理。 负载伸缩实现机制 UCS的负载伸缩能力是由FederatedHPA和CronFederatedHPA两种负载伸缩策略所实现的,如图1所示。

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  • 硬件要求

    硬件要求 根据互动教学平台服务智慧教室功能性拓展,满足教室录播、外接摄像机、AV集成等需求,推荐硬件: 老师屏:ideaHub Pro 86寸、OPS硬件配置:i7十代CPU、16G内存、256G SSD。 学生屏:ideaHub Edu 86/65寸、OPS硬件配置:i5八代CPU、8G内存、128G

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  • GPU设备显示异常

    是,该驱动版本与镜像可能存在兼容性问题,建议更换驱动版本,操作指导,请参考安装GPU驱动。 否,请执行下一步。 请尝试重启 云服务器 ,再执行nvidia-smi查看GPU使用情况,确认是否正常。 如果问题依然存在,请联系客服。 父主题: GPU驱动故障

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  • 方案概述

    成快速户型图生成 户型图部件自动识别:利用深度学习技术,自动识别2D户型图的墙体、门窗、比例尺。 户型图精校:利用比例尺生成3D真实世界坐标点,呈现精准户型 图2 户型图 硬装、柜体智能布置 自动化精装设计:基于AI和大数据,通过深度学习16.3亿图纸方案,实现精装方案自动设计.

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  • 自动学习

    自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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  • 配置边缘节点环境

    如果边缘节点使用GPU,您需要安装配置GPU驱动,详细方法请参见安装配置GPU驱动。 NPU驱动配置。 如果边缘节点使用昇腾AI加速处理器,请确保已安装对应驱动。 在边缘节点上安装Docker并检查Docker状态。 Docker版本必须高于17.06,推荐使用18.06.3版本。请勿使用18.09.

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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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  • 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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