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

 
 

    深度学习用到gpu一般配置 更多内容
  • 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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  • GPU设备显示异常

    是,该驱动版本与镜像可能存在兼容性问题,建议更换驱动版本,操作指导,请参考安装GPU驱动。 否,请执行下一步。 请尝试重启 云服务器 ,再执行nvidia-smi查看GPU使用情况,确认是否正常。 如果问题依然存在,请联系客服。 父主题: GPU驱动故障

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  • 监控GPU资源指标

    GPUGPU时钟频率 cce_gpu_memory_clock GPUGPU显存频率 cce_gpu_graphics_clock GPUGPU图形处理器频率 cce_gpu_video_clock GPUGPU视频处理器频率 物理状态数据 cce_gpu_temperature

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  • 学习任务功能

    我的自学课程操作 登录用户平台。 单击顶部菜单栏的学习任务菜单。 进入学习任务页面,单击【自学课程】菜单 进入我的自学课程页面,卡片形式展示我学习和我收藏的课程信息。 图5 我的自学课程 单击【课程卡片】,弹出课程的详情页面,可以查看课程的详细信息开始课程的学习。 父主题: 实施步骤

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  • GPU虚拟化

    GPU虚拟化 GPU虚拟化概述 准备GPU虚拟化资源 使用GPU虚拟化 兼容Kubernetes默认GPU调度模式 父主题: GPU调度

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  • 一般性相关问题

    一般性相关问题 如何使用工业数字模型驱动引擎? 工业数字模型驱动引擎有哪些使用限制? 工业数字模型驱动引擎可以做什么? iDME支持同时发布多个应用吗? 如何对工业数字模型驱动引擎进行访问权限控制? 为什么IAM账号无法访问iDME? 如何配置云服务授权或修改委托权限? 创建组织

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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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  • x86 V5实例(CPU采用Intel Skylake架构)

    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.p3.large

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  • Volcano调度器

    Kubernetes 的批处理平台,提供了机器学习深度学习、生物信息学、基因组学及其他大数据应用所需要的而 Kubernetes 当下缺失的一系列特性。 字段说明 表1 参数描述 参数 是否必选 参数类型 描述 basic 否 表 basic object 插件基础配置参数,无需指定。 flavor

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  • 管理GPU加速型ECS的GPU驱动

    管理GPU加速型E CS 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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  • (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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  • 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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  • 安装GPU指标集成插件

    暂不支持CCE纳管后的GPU加速型实例。 前提条件 已安装GPU驱动,未安装lspci工具的云服务器影响GPU掉卡事件的上报。 如果您的弹性云服务器安装GPU驱动,请参见GPU驱动概述安装GPU驱动。 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

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  • 集成应用到ISDP+平台(可选)

    新建 顺序可以根据实际情况配置,可以查看当前已有一级菜单的顺序,确认创建的菜单需要放在哪个位置,配置需要放置位置前后2个菜单顺序的中间值,如要放置在“任务管理”和“问题风险”之间,那配置的顺序值就配置在10到20之间,如11。 配置完成后,可以看到配置的一级菜单,如图8所示,单击新创建的一级菜单,单击“新建”。

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  • 如何添加新应用到日常办公?

    如何添加新应用到日常办公? 登录 WeLink ,点击“业务”,点击“日常办公”的“更多”,点击“编辑”,点击应用右上角的“+”,可将应用添加到日常办公。 父主题: 应用

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  • GPU驱动故障

    GPU驱动故障 G系列弹性云服务器GPU驱动故障 GPU驱动异常怎么办? GPU驱动不可用 GPU设备显示异常 T4 GPU设备显示异常 GPU实例启动异常,查看系统日志发现NVIDIA驱动空指针访问怎么办?

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  • GPU设备检查

    GPU设备检查 功能 检查节点是否存在gpu设备,gpu驱动是否安装且运行正常。 语法 edgectl check gpu 参数说明 无 使用示例 检查节点GPU设备: edgectl check gpu 检查成功返回结果: +-----------------------+ |

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  • 准备GPU资源

    准备GPU资源 本文介绍如何在使用GPU能力前所需要的基础软件、硬件规划与准备工作。 基础规划 配置 支持版本 集群版本 v1.25.15-r7及以上 操作系统 华为云欧拉操作系统 2.0 系统架构 X86 GPU类型 T4、V100 驱动版本 GPU虚拟化功能仅支持470.57

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  • 监控GPU资源

    监控GPU资源 本章介绍如何在UCS控制台界面查看GPU资源的全局监控指标。 前提条件 完成GPU资源准备。 当前本地集群已创建GPU资源。 当前本地集群开启了监控能力。 GPU监控 登录UCS控制台,在左侧导航栏选择“容器智能分析”。 选择对应的集群并开启监控,详细操作请参照集群开启监控。

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  • 创建GPU应用

    显卡的百分比。不支持跨GPU分配,如50%单显卡只会分配到一张卡上。 GPU虚拟化模式: 显存:GPU虚拟化配置项。显存值单位为Mi,需为128的整数倍,最小值为128Mi,若配置的显存超过单张GPU卡的显存,将会出现无法调度状况。 算力:GPU虚拟化配置项。算力值单位为%,需为

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  • GPU视图

    计算公式:节点上容器显存使用总量/节点上显存总量 GPU卡-显存使用量 字节 显卡上容器显存使用总量 GPU卡-算力使用率 百分比 每张GPU卡的算力使用率 计算公式:显卡上容器算力使用总量/显卡的算力总量 GPU卡-温度 摄氏度 每张GPU卡的温度 GPU-显存频率 赫兹 每张GPU卡的显存频率 GPU卡-PCle带宽

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