深度学习如何开启gpu加速_各个模型深度学习训练加速框架的选择-华为云

各个模型深度学习训练加速框架的选择

各个模型深度学习训练加速框架的选择 LlamaFactory框架使用两种训练框架： DeepSpeed和Accelerate都是针对深度学习训练加速的工具，但是它们的实现方式和应用场景有所不同。 DeepSpeed是一种深度学习加速框架，主要针对大规模模型和大规模数据集的训练。D

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GPU加速型

计算加速型P2vs 计算加速型P2s（主售）计算加速型P2v 计算加速型P1 推理加速型Pi2（主售）推理加速型Pi1 相关操作链接：适用于GPU加速实例的镜像列表 GPU加速型实例安装GRID驱动 GPU加速型实例安装Tesla驱动及CUDA工具包表1 GPU加速实例总览类别实例

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开启内存加速

开启内存加速在已有的MySQ L实例开启内存加速时，需要先创建GeminiDB实例。注意事项内存加速开启后，不允许在MySQL实例执行RESET MASTER、FLUSH LOG S等删除binlog的命令。操作步骤登录管理控制台。单击管理控制台左上角的，选择区域和项目。

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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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卸载GPU加速型ECS的GPU驱动

卸载GPU加速型E CS 的GPU驱动操作场景当GPU加速型云服务器需手动卸载GPU驱动时，可参考本文档进行操作。 GPU驱动卸载命令与GPU驱动的安装方式和操作系统类型相关，例如： Windows操作系统卸载驱动 Linux操作系统卸载驱动 Windows操作系统卸载驱动以Windows

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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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开启和使用内存加速

开启和使用内存加速本章节主要介绍如何开启内存加速功能，主要流程如下：步骤1：创建GeminiDB实例步骤2：创建映射步骤3：使用示例注意事项内存加速开启后，不允许在MySQL实例执行RESET MASTER、FLUSH LOGS等删除binlog的命令。目前仅支持MySQL到GeminiDB

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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节点的加速能力？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节点的加速能力。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

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约束与限制

NVIDIA GPU驱动版本 CUDA Toolkit版本 460.106 CUDA 11.2.2 Update 2 及以下 418.126 CUDA 10.1 (10.1.105)及以下 GPU镜像 CUDA和cuDNN都是与GPU相关的技术，用于加速各种计算任务，特别是深度学习任务。在使用NVIDIA

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（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（Linux）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Linux实例上通过脚本自动安装GPU驱动。使用须知本操作仅支持Linux操作系统。

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创建共享资源池

选择命名空间，如未创建，单击“创建命名空间”。命名空间类型分为“通用计算型”和“GPU加速型”：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加速型：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。访问密钥单击“点击上传”，

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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

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使用模型

Online暂不支持GPU加速，建议安装tensorflow-cpu减小磁盘占用，并加快安装速度。鲲鹏镜像暂时无法安装TensorFlow，敬请期待后续更新。父主题：基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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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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GPU加速云服务器出现NVIDIA内核崩溃，如何解决？

GPU加速云服务器出现NVIDIA内核崩溃，如何解决？问题描述 GPU加速型云服务器在运行过程中发生crash，重启云服务器后检查日志，发现没有打印NVIDIA驱动堆栈日志。图1 堆栈日志信息可能原因云服务器在运行过程中遇到NVIDIA官方驱动bug，导致云服务器内核崩溃。

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命名空间

当前云容器实例提供“通用计算型”和“GPU加速型”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，适用于通用计算场景。 GPU加速型：支持创建含GPU资源的容器实例，适用于深度学习、科学计算、视频处理等场景。

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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加速型云服务器的GPU使用率？问题描述 Windows Server 2012和Windows Server 2016操作系统的GPU加速型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

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什么是云容器引擎

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、分析日志，采集各项指标及事件并提供一键开启的告警能力。

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如何开启消息推送

如何开启消息推送前提条件如果使用消息推送功能，用户需准备消息推送接口，接口规格请参见消息推送接口规格。接口开发完成后，需向系统管理员提出申请，将消息推送地址{baseUrl}/webhooks/v1/messages加入地址白名单。若{baseUrl}为https协议时，还

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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

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最新动态

2021年6月序号功能名称功能描述阶段相关文档 1 GPU加速型，新增P2s型弹性云服务器。 P2s型弹性云服务器采用NVIDIA Tesla V100 GPU，能够提供超高的通用计算能力，适用于AI深度学习、科学计算，在深度学习训练、科学计算、计算流体动力学、计算金融、地震分析、

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