深度学习gpu云服务器_面向AI场景使用OBS+SFS Turbo的存储加速方案概述-华为云

面向AI场景使用OBS+SFS Turbo的存储加速方案概述

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性，减少不同服务器上分别保留数据带来的数据冗余等。另外以 AI 生态中非常流行的开源深度学习框架PyTorc

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异构类实例安装支持对应监控的CES Agent（Windows）

上报事件。如果您的弹性云服务器未安装GPU驱动，可参见（推荐）自动安装GPU加速型E CS 的GPU驱动（Windows）。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，否则可能导致采集GPU指标及上报GPU事件失败。 GPU驱动正常安装后，最多10

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监控弹性云服务器

通过后续章节，您可以了解以下内容：弹性云服务器当前支持的基础监控指标弹性云服务器操作系统监控的监控指标（安装Agent）弹性云服务器进程监控的监控指标（安装Agent） GPU加速型实例安装GPU监控插件（Linux，公测）如何自定义弹性云服务器告警规则如何查看弹性云服务器运行状态进行日常监控

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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。

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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加速型云服务器 GACS GPU加速型云服务器（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加速型云服务器。在云

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安装并配置GPU驱动

安装并配置GPU驱动背景信息对于使用GPU的边缘节点，在纳管边缘节点前，需要安装并配置GPU驱动。 IEF当前支持Nvidia Tesla系列P4、P40、T4等型号GPU，支持CUDA Toolkit 8.0至10.0版本对应的驱动。操作步骤安装GPU驱动。下载GPU驱动，推荐驱动链接：

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安装并配置GPU驱动

安装并配置GPU驱动背景信息对于使用GPU的边缘节点，在纳管边缘节点前，需要安装并配置GPU驱动。 IEF当前支持Nvidia Tesla系列P4、P40、T4等型号GPU，支持CUDA Toolkit 8.0至10.0版本对应的驱动。操作步骤安装GPU驱动。下载GPU驱动，推荐驱动链接：

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GPU实例故障处理流程

GPU实例故障处理流程 GPU实例故障处理流程如图1所示，对应的操作方法如下： CES监控事件通知：配置GPU的CES监控后会产生故障事件通知。故障信息收集：可使用GPU故障信息收集脚本一键收集，也可参考故障信息收集执行命令行收集。 GPU实例故障分类列表：根据错误信息在故障分类列表中识别故障类型。

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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的GPU驱动版本父主题： GPU调度

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使用GPU虚拟化

init容器不支持使用GPU虚拟化资源。 GPU虚拟化支持显存隔离、显存与算力隔离两种隔离模式。单个GPU卡仅支持调度同一种隔离模式的工作负载。 v1.27及以下的集群中，使用GPU虚拟化后，不支持使用Autoscaler插件自动扩缩容GPU虚拟化节点。 XGPU服务的隔离功能不支持以UVM的方式申请显存，即调用CUDA

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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的云服务器，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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（推荐）自动安装GPU加速型ECS的GPU驱动（Windows）

（推荐）自动安装GPU加速型ECS的GPU驱动（Windows）操作场景在使用GPU加速型实例时，需确保实例已安装GPU驱动，否则无法获得相应的GPU加速能力。本节内容介绍如何在GPU加速型Windows实例上通过脚本自动安装GPU驱动。使用须知如果GPU加速型实例已安装G

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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

到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为服务器的GPU编号，可以为0，1，2，3等，表明对程序可见的GP

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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

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Standard自动学习

Standard自动学习 ModelArts自动学习与ModelArts PRO的区别是什么？在ModelArts中图像分类和物体检测具体是什么？在ModelArts自动学习中模型训练图片异常怎么办？在ModelArts自动学习中，如何进行增量训练？创建自动学习项目时，如何快速创建OBS桶及文件夹？

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Standard自动学习

提供“自动学习白盒化”能力，开放模型参数、自动生成模型，实现模板化开发，提高开发效率采用自动深度学习技术，通过迁移学习（只通过少量数据生成高质量的模型），多维度下的模型架构自动设计（神经网络搜索和自适应模型调优），和更快、更准的训练参数自动调优自动训练采用自动机器学习技术，基于

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学习各地管局政策

学习各地管局政策各地区管局备案政策不定期更新，本文档内容供您参考，具体规则请以各管局要求为准。各地区管局备案要求华北各省管局要求华东各省管局要求华南各省管局要求华中各省管局要求西北各省管局要求西南各省管局要求东北各省管局要求

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添加云服务器

在应用列表中，查看需添加云服务器的应用，单击“添加云服务器”。图1 添加云服务器添加云服务器。部署云服务器：选择用于部署应用的云服务器。新建：购买新的GPU加速型云服务器。纳管：将在ECS页面创建的GPU加速型云服务器纳入到VR云渲游平台管理。支持纳管的云服务器必须满足以下条件：

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面向AI场景使用OBS+SFS Turbo的存储加速方案概述

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性，减少不同服务器上分别保留数据带来的数据冗余等。另外以 AI 生态中非常流行的开源深度学习框架PyTorc

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计算服务选型

个人使用/维护终端等 GPU加速型 Intel g 搭载T4卡，图像加速 3D动画渲染、CAD p 搭载V100卡，计算加速 AI深度学习、科学计算 pi 搭载T4卡，推理加速实时推理+轻量级训练 AI加速型 Intel ai 搭载昇腾310芯片，计算加速或推理加速深度学习、科学计算、CAE

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