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
  • 基本概念

    理算子。 模型包 将模型训练生成的模型进行打包。可以基于模型包生成SHA256校验码、创建模型验证服务、重训练服务、发布在线推理服务。也可以上架至应用市场,支持用户订购后,下载到推理框架中使用。 父主题: 产品介绍

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  • 推理服务

    。 :推理服务发布成功,单击图标可以跳转至推理服务的快速验证界面,用户可在此界面上对当前发布的在线推理服务进行效果验证。 :推理服务发布失败,可重新发布。 等待推理服务发布成功后,单击学件模型所在行,对应“操作”列的图标。 进入推理服务快速验证界面,如图1所示。 图1 推理服务快速验证界面

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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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  • 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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  • 负载伸缩概述

    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。

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  • 方案概述

    成快速户型图生成 户型图部件自动识别:利用深度学习技术,自动识别2D户型图的墙体、门窗、比例尺。 户型图精校:利用比例尺生成3D真实世界坐标点,呈现精准户型 图2 户型图 硬装、柜体智能布置 自动化精装设计:基于AI和大数据,通过深度学习16.3亿图纸方案,实现精装方案自动设计.

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  • 什么是OptVerse

    什么是OptVerse 天筹求解器服务(OptVerse)是一种基于华为云基础架构和平台的智能决策服务,以自研AI求解器为核心引擎,结合机器学习深度学习技术,为企业提供生产计划与排程、切割优化、路径优化、库存优化等一系列有竞争力的行业解决方案。 使用要求 OptVerse以开放API(Application

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  • 推理服务

    推理服务 云端推理框架提供模型云端运行框架环境,用户可以在线验证模型推理效果,无须从零准备计算资源、搭建推理框架,只需将模型包加载到云端推理框架,一键发布成云端Web Service推理服务,帮助用户高效低成本完成模型验证。 其中,“推理服务”主界面默认展示所有推理服务,用户可查

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  • AI应用开发介绍

    训练好的一个或多个模型编排开发成推理应用以满足具体业务场景下的推理需求,比如视频质量检测、交通拥堵诊断等。AI应用开发在整个AI开发流程的位置大致如图1所示。 图1 AI开发流程 通常为了降低开发难度、提升AI应用的性能,开发者会基于深度学习推理框架开发AI应用,例如Google

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  • 功能介绍

    成在线推理服务,进行在线推理、创建联邦学习实例、删除模型。 模型验证 模型验证是基于新的数据集或超参,对模型训练服务已打包的模型进行验证,根据验证报告判断当前模型的优劣。 云端推理框架 提供模型云端运行框架环境,用户可以在线验证模型推理效果,无须从零准备计算资源、搭建推理框架,只

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  • 异步推理

    在“模型仓库”页面单击导入模型包对应的“”,发布推理服务,如图7所示。 图7 发布推理服务 在“发布推理服务”页面配置“计算节点规格”等信息,单击“确定”,如图8所示。 图8 配置推理服务发布信息 单击推理服务菜单栏的“推理服务”,查看模型包推理服务部署进展,如图9所示。 图9 推理服务部署 待推理服务部署完成,左

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  • 开发推理

    py”中。当学件模型打包发布成在线推理服务时,可以使用推理代码,完成快速在线推理验证。 单击“测试模型”左下方的“开发推理”。 等待推理代码生成完成后,可在左侧目录树中,看到生成的推理文件“learnware_predict.py”。 用户可以根据实际情况,编辑修改推理文件中的代码。 父主题:

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  • 推理部署

    推理部署 AI应用管理 服务部署 服务预测

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  • 推理简介

    推理简介 AI模型开发完成后,在ModelArts服务中可以将AI模型创建为AI应用,将AI应用快速部署为推理服务,您可以通过调用API的方式把AI推理能力集成到自己的IT平台。 图1 推理简介 开发模型:模型开发可以在ModelArts服务中进行,也可以在您的本地开发环境进行,

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  • 推理部署

    推理部署 基于ModelArts Standard一键完成商超商品识别模型部署 从0-1制作 自定义镜像 并创建AI应用 推理服务访问公网 推理服务端到端运维 使用自定义引擎创建AI应用 使用大模型创建AI应用部署在线服务 第三方推理框架迁移到推理自定义引擎 推理服务支持虚拟私有云(VPC)直连的高速访问通道

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  • 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,推理计算最佳选择,

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  • 基本概念

    芯片的技能。 HiLens Kit 华为HiLens开发套件。也可以专门代表集成了华为海思昇腾芯片,高性能推理能力,支持基于深度学习技术,实现图像、视频的分析、推理的智能推理摄像机,帮助用户快速安装、部署多种AI技能。 HiLens Framework 封装基础开发组件,为开发者

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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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  • 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

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  • 什么是ModelArts

    模型超参自动优化,简单快速。 零代码开发,简单操作训练出自己的模型。 支持模型一键部署到云、边、端。 高性能 优化深度模型推理中资源的利用率,加速云端在线推理。 可生成在Ascend芯片上运行的模型,实现高效端边推理。 灵活 支持多种主流开源框架(TensorFlow、PyTorch、MindSpore等)。

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  • GPU调度

    GPU调度 GPU节点驱动版本 使用Kubernetes默认GPU调度 GPU虚拟化 监控GPU资源指标 基于GPU监控指标的弹性伸缩实践 GPU故障处理 父主题: 调度

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