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

 
 

    深度学习推理gpu选型 更多内容
  • 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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  • 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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  • 业务选型

    业务选型 MRS 集群类型介绍 MRS集群节点类型说明 MRS集群节点规格说明 父主题: MRS集群规划

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  • 互联技术选型

    互联技术选型 SD-WAN和IPsec VPN作为云园区网络解决方案出口互联的两种技术,有不同的适用场景和特性差异,在选择时,要充分考虑两种技术对场景的匹配度,选择合适的技术进行方案设计和部署。 SD-WAN和IPsec VPN特性的关键差异点如表1所示。 表1 SD-WAN和IPsec

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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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  • GPU业务迁移至昇腾训练推理

    GPU业务迁移至昇腾训练推理 基于AIGC模型的GPU推理业务迁移至昇腾指导 GPU推理业务迁移至昇腾的通用指导 基于advisor的昇腾训练性能自助调优指导

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  • 证书选型案例

    证书选型案例 表1 以下为部分典型行业证书选型案例,您在选购证书时可以进行参考。 实例 所属行业 业务特征 常用证书类型 中国农业银行 中国平安 金融、银行、保险 有严格的数据保密要求 希望在网站地址栏展示身份信息 EV 教育部 淘宝、京东 百度、新浪、今日头条 上海证券交易所 国家电网

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  • GPU函数概述

    用户提供更加便捷、高效的GPU计算服务,有效承载AI模型推理、AI模型训练、音视频加速生产、图形图像加速加速工作负载。 GPU函数主要使用于:仿真、模拟、科学计算、音视频、AI和图像处理等场景下,使用GPU硬件加速,从而提高业务处理效率。 表1 GPU函数规格 卡型 vGPU 显存(GB)

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  • 步骤一:配置选型

    步骤一:配置选型 云耀 云服务器 提供了表1所示的几种配置类型的云耀 服务器 ,您可以根据您的实际应用场景选择适合您的云服务器配置类型。 表1 云耀云服务器固定带宽套餐配置选型 类型 实例规格 云硬盘 带宽 适用场景 入门型 1vCPUs | 1G 40GB 高IO 1Mbit/s 面

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  • 方案概述

    elArts进行训练或推理。 云监控服务:使用云监控服务监控在线服务和对应模型负载,执行自动实时监控、告警和通知操作。 云审计 服务:使用云审计服务记录ModelArts相关的操作事件,便于日后的查询、审计和回溯。 方案优势 通过天宽昇腾云行业大模型适配服务,用户能够在华为云高性价

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  • 弹性伸缩概述

    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推理业务迁移至昇腾的通用指导

    GPU推理业务迁移至昇腾的通用指导 简介 昇腾迁移快速入门案例 迁移评估 环境准备 模型适配 精度校验 性能调优 迁移过程使用工具概览 常见问题 推理业务迁移评估表 父主题: GPU业务迁移至昇腾训练推理

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  • 最新动态

    使用CloudShell登录云服务器 2 AI加速型,新增AI推理加速增强I型Ai1s AI推理加速增强I型实例Ai1s是以华为昇腾310(Ascend 310)芯片为加速核心的AI加速型弹性云服务器。基于Ascend 310芯片低功耗、高算力特性,实现了能效比的大幅提升,助力AI推理业务的快速普及。

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  • ModelArts最佳实践案例列表

    Arts DevServer的推理部署过程,推理使用PyTorch框架和昇腾NPU计算资源。 启动推理服务后,可用于搭建大模型问答助手。 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导 推理部署、推理性能测试、推理精度测试、推理模型量化 介绍主流的开源大模型

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  • 调度概述

    使用Kubernetes默认GPU调度 GPU虚拟化 GPU虚拟化能够动态对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。相对于静态分配来说,虚拟化的方案更加灵活,最大程度保证业务稳定的前提下,可以完全由用户自己定义使用的GPU量,提高GPU利用率。 GPU虚拟化 NPU调度

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  • CCE集群选型建议

    Standard集群 集群 定位 面向云原生2.0的新一代容器集群产品,计算、网络、调度全面加速 标准版本集群,提供商用级的容器集群服务 节点形态 支持虚拟机和裸金属服务器混合 支持虚拟机和裸金属服务器混合 网络 网络模型 云原生网络2.0:面向大规模和高性能的场景。 组网规模最大支持2000节点

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  • 目标集群资源规划

    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1.11及以上版本集群添加GPU加速型节点。 高性能计

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  • ModelArts入门实践

    了解SFS和OBS云服务 从 0 制作 自定义镜像 并用于训练(Pytorch+CPU/GPU) 本案例介绍如何从0开始制作镜像,并使用该镜像在ModelArts Standard平台上进行训练。镜像中使用的AI引擎是Pytorch,训练使用的资源是CPU或GPU。 面向熟悉代码编写

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  • Lite Server使用流程

    应的裸金属服务器,后续挂载磁盘、绑定弹性网络IP等操作可在BMS服务控制台上完成。 更多裸金属服务器的介绍请见裸金属服务器 BMS。 xPU xPU泛指GPU和NPU。 GPU,即图形处理器,主要用于加速深度学习模型的训练和推理。 NPU,即神经网络处理器,是专门为加速神经网络计

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  • 环境准备

    ebook实例。 ModelArts Lite DevServer 开通裸金属服务器资源请见DevServer资源开通,在裸金属服务器上搭建迁移环境请见裸金属服务器环境配置指导。 父主题: GPU推理业务迁移至昇腾的通用指导

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  • Standard支持的AI框架

    CPU算法开发和训练基础镜像,包含可以图形化机器学习算法开发和调测MLStudio工具,并预置PySpark2.4.5 CPU 否 是 mindspore1.2.0-cuda10.1-cudnn7-ubuntu18.04 GPU算法开发和训练基础镜像,预置AI引擎MindSpore-GPU GPU 是 是 rlstudio1

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