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比cpu快多少 更多内容
  • 放音快退

    放音退 前置条件 座席已签入 座席在放音中 场景描述 录音播放时在当前位置进行退操作。 接口方法 设置成“POST”。该接口仅支持POST方法,不支持PUT、GET和DELETE等方法。 接口URI https://ip:port/agentgateway/resource/

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 使用AOM看Lite Cluster监控指标

    GB/sec,则内存带宽利用率为50%。 百分(Percent) 0~100% GPU编码器利用率 ma_container_gpu_enc_util 表示编码器利用率 百分(Percent) % GPU解码器利用率 ma_container_gpu_dec_util 表示解码器利用率 百分(Percent)

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 基础指标:虚机指标

    l元数据空间使用百分。 0~100 百分(%) aom_host_diskpartition_thinpool_data_percent Thin pool 数据空间使用率 该指标用于统计CCE节点上thinpool数据空间使用百分。 0~100 百分(%) aom_ho

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 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:

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 主机指标及其维度

    显存容量(aom_node_gpu_memory_free_megabytes) 该指标用于统计测量对象的显存容量。 >0 兆字节(MB) 显存使用率(aom_node_gpu_memory_usage) 该指标用于统计测量对象已使用的显存占显存容量的百分。 0~100 百分(%) 显存使

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 基础指标:Modelarts指标

    GB/sec,则内存带宽利用率为50%。 0~100 百分(%) ma_container_gpu_enc_util GPU编码器利用率 表示编码器利用率 0~100 百分(%) ma_container_gpu_dec_util GPU解码器利用率 表示解码器利用率 0~100 百分(%) DCGM_FI_DEV_GPU_TEMP

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 在AOM控制台查看ModelArts所有监控指标

    GB/sec,则内存带宽利用率为50%。 百分(Percent) 0~100% GPU编码器利用率 ma_container_gpu_enc_util 表示编码器利用率 百分(Percent) % GPU解码器利用率 ma_container_gpu_dec_util 表示解码器利用率 百分(Percent)

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

    基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • x86 V4实例(CPU采用Intel Broadwell架构)

    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 内存 本地磁盘

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 容器组件指标及其维度

    >0 兆字节(MB) 显存使用率(aom_container_gpu_memory_usage) 该指标用于统计测量对象已使用的显存占显存容量的百分。 0~100 百分(%) 显存使用量(aom_container_gpu_memory_used_megabytes) 该指标用于统计测量对象已使用的显存。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 方案概述

    高吞吐的数据访问挑战:随着企业使用 GPU/NPU 越来越多,底层存储的 IO 已经跟不上计算能力,企业希望存储系统能提供高吞吐的数据访问能力,充分发挥 GPU/NPU 的计算性能,包括训练数据的读取,以及为了容错做的检查点(以下简称Checkpoint)保存和加载。训练数据的读取要尽量读得,减少计算对

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 方案概述

    高吞吐的数据访问挑战:随着企业使用 GPU/NPU 越来越多,底层存储的 IO 已经跟不上计算能力,企业希望存储系统能提供高吞吐的数据访问能力,充分发挥 GPU/NPU 的计算性能,包括训练数据的读取,以及为了容错做的检查点(以下简称Checkpoint)保存和加载。训练数据的读取要尽量读得,减少计算对

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • Standard支持的AI框架

    GPU算法开发和训练基础镜像,预置AI引擎MindSpore-GPU GPU 是 是 rlstudio1.0.0-ray1.3.0-cuda10.1-ubuntu18.04 CPUGPU强化学习算法开发和训练基础镜像,预置AI引擎 CPU/GPU 是 是 mindquantum0.9.0-mindspore2

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 什么是云容器引擎

    弹性伸缩:支持工作负载和节点的弹性伸缩,可以根据业务需求和策略,经济地自动调整弹性计算资源的管理服务服务治理:深度集成应用服务网格,提供开箱即用的应用服务网格流量治理能力,用户无需修改代码,即可实现灰度发布、流量治理和流量监控能力。 容器运维:深度集成容器智能分析,可实时监控应用及资源,支持采集、管理、分析日

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 功能介绍

    部分深度学习模型参数 一键式模型部署和API发布,提供深度学习模型的快速部署功能,支持GPU资源分配、弹性扩容、模型迭代发布、应用监控和统计分析,轻松实现AI能力服务化。 图19 模型部署发布平台 平台基于模型训练结果,面向典型业务场景与应用需求,可提供遥感影像在线智能解译能力,包括遥感影像的单

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • x86 V5实例(CPU采用Intel Skylake架构)

    (GB) 无 2 x 2*10GE + SDI卡 GPU加速型 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 内存 本地磁盘 扩展配置 physical

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 方案概述

    高吞吐的数据访问挑战:随着企业使用 GPU/NPU 越来越多,底层存储的 IO 已经跟不上计算能力,企业希望存储系统能提供高吞吐的数据访问能力,充分发挥 GPU/NPU 的计算性能,包括训练数据的读取,以及为了容错做的检查点(以下简称Checkpoint)保存和加载。训练数据的读取要尽量读得,减少计算对

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • volcano

    小于100个节点,可使用默认配置,即CPU的申请值为500m,限制值为2000m;内存的申请值为500Mi,限制值为2000Mi。 高于100个节点,每增加100个节点(10000个Pod),建议CPU的申请值增加500m,内存的申请值增加1000Mi;CPU的限制值建议申请值多1500m,内存的限制值建议比申请值多1000Mi。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 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

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 目标集群资源规划

    性能,适合平时不会持续高压力使用CPU,但偶尔需要提高计算性能完成工作负载的场景,可用于轻量级Web 服务器 、开发、测试环境以及中低性能数据库等场景。 GPU加速型: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。仅支持1

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 使用CodeLab免费体验Notebook

    ModelArts,一键打开运行和学习,并且可将样例修改后分享到AI Gallery中直接另存用于个人开发。 同时,您开发的代码,也可通过CodeLab快速分享到AI Gallery中给他人使用学习。 使用限制 CodeLab默认打开,使用的是CPU计算资源。如需切换为GPU,请在右侧窗口,更换GPU规格。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

共105条
看了本文的人还看了