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 服务器 gpu 更多内容
  • 查询作业资源规格

    。查询自动学习资源规格无需此参数。 engine_id 否 Long 指定作业的引擎ID,默认为“0”。查询自动学习资源规格无需此参数。 project_type 否 Integer 项目类型。默认为“0”。 0:非自动学习项目。 1:自动学习,图像分类。 2:自动学习,物体检测。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 创建Notebook实例

    CPU算力增强型,适用于密集计算场景下运算 GPU规格 “GPU: 1*Vnt1(32GB)|CPU: 8 核 64GB”:GPU单卡规格,32GB显存,适合深度学习场景下的算法训练和调测 “GPU: 1*Tnt004(16GB)|CPU: 8核* 32GB”: GPU单卡规格,16GB显存,推理

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 使用Kubeflow和Volcano实现典型AI训练任务

    ,集群有4块GPU卡,TFJob1和TFJob2作业各自有4个Worker,TFJob1和TFJob2各自分配到2个GPU。但是TFJob1和TFJob2均需要4块GPU卡才能运行起来。这样TFJob1和TFJob2处于互相等待对方释放资源,这种死锁情况造成了GPU资源的浪费。 亲和调度问题

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • GPU虚拟化

    GPU虚拟化 GPU虚拟化概述 准备GPU虚拟化资源 使用GPU虚拟化 兼容Kubernetes默认GPU调度模式 父主题: GPU调度

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 确认学习结果

    确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的 服务器 后,输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认,您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式,在创建白名单策略时可设置: “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 自动学习

    自动学习 使用ModelArts Standard自动学习实现口罩检测 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 模型训练

    景下实现精度损失<1%。 当训练数据量很大时,深度学习模型的训练将会非常耗时。深度学习训练加速一直是学术界和工业界所关注的重要问题。 分布式训练加速需要从软硬件两方面协同来考虑,仅单一的调优手段无法达到期望的加速效果。所以分布式加速的调优是一个系统工程,需要从硬件角度(芯片、硬件

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • Namespace和Network

    通用计算型”和“GPU型”两种类型的资源,创建命名空间时需要选择资源类型,后续创建的负载中容器就运行在此类型的集群上。 通用计算型:支持创建含CPU资源的容器实例及工作负载,适用于通用计算场景。 GPU型:支持创建含GPU资源的容器实例及工作负载,适用于深度学习、科学计算、视频处理等场景。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 官方案例列表

    用时出现异常。 自动学习样例列表(基础教程) 表1 自动学习样例列表 样例 对应功能 场景 说明 口罩检测 自动学习 物体检测 基于AI Gallery口罩数据集,使用ModelArts自动学习的物体检测算法,识别图片中的人物是否佩戴口罩。 垃圾分类 自动学习 图像分类 该案例基于华为云AI开发者社区AI

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • GPU虚拟化

    GPU虚拟化 GPU虚拟化概述 准备GPU虚拟化资源 创建GPU虚拟化应用 监控GPU虚拟化资源 父主题: 管理本地集群

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 什么是医疗智能体

    支持十亿节点、百亿边的超大规模图数据库查询,提供适用于基因和生物网络数据的图深度学习算法。 拥有基于基因组数据自动深度学习的技术框架AutoGenome,深度融合人工智能技术,产生更加便捷、快速、准确、可解释的医疗智能模型,加速医疗大健康行业的研究工作。 成熟的权限管理体系,保障数据安全的同时,确保团队高效协作。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 横向联邦学习场景

    横向联邦学习场景 TICS 从UCI网站上获取了乳腺癌数据集Breast,进行横向联邦学习实验场景的功能介绍。 乳腺癌数据集:基于医学图像中提取的若干特征,判断癌症是良性还是恶性,数据来源于公开数据Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic)。 场景描述

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 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 U CS 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。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 附录

    附录 名词解释 基本概念、云服务简介、专有名词解释: 企业主机安全 HSS:是服务器贴身安全管家,通过资产管理、漏洞管理、基线检查、入侵检测、程序运行认证、文件完整性校验,安全运营、网页防篡改等功能,帮助企业更方便地管理主机安全风险,实时发现黑客入侵行为,以及满足等保合规要求。 Web应用防火墙

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • GPU驱动不可用

    方法一:重新启动,选择安装GPU驱动时的内核版本,即可使用GPU驱动。 在 云服务器 操作列下单击“远程登录 > 立即登录”。 单击远程登录操作面板上方的“发送CtrlAltDel”按钮,重启虚拟机。 然后快速刷新页面,按上下键,阻止系统继续启动,选择安装GPU驱动时的内核版本进入系统

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 方案概述

    方式提供服务。由CodeArts提供代码保管,可实现用户编码、构建、部署三个阶段的学习流程全闭环,并由SWR保存业务镜像。 使用CCE集群节点伸缩功能,可以有效的应对流量高峰,在业务高峰时与成本控制之间形成平衡,以最小的成本提供最稳定的服务。 华为云云硬盘备份,云服务器备份对所有

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • x86 V4实例(CPU采用Intel Broadwell架构)

    SSD 2 x 2*10GE GPU加速GPU加速型实例包括计算加速型(P系列)和图形加速型(G系列),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。特别适合于深度学习、科学计算、CAE、3D动画渲染、CAD等应用。 表5 GPU加速型规格详情 规格名称/ID CPU

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • Ubuntu系列弹性云服务器如何安装图形化界面?

    执行reboot命令,重启服务器。 (可选)GPU加速型弹性云服务器结果验证 对于GPU加速型弹性云服务器,在安装完图形化界面后,可通过如下操作验证驱动是否正常工作。 登录管理控制台。 为弹性云服务器配置安全组。 单击弹性云服务器名称,查看弹性云服务器详情,在弹性云服务器详情页面,选择“安全组”。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 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

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 功能介绍

    管理,特别是深度学习的大数据集,让训练结果可重现。 极“快”致“简”模型训练 自研的MoXing深度学习框架,更高效更易用,有效提升训练速度。 多场景部署 支持模型部署到多种生产环境,可部署为云端在线推理和批量推理,也可以直接部署到端和边。 自动学习 支持多种自动学习能力,通过“

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 自动学习简介

    自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现AI应用的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力,只需上传数据,通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

共105条
看了本文的人还看了