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

 
 

    tensorflow gpu test 更多内容
  • GPU加速型

    支持NVIDIA Tesla P4 GPU卡,单实例最大支持4张P4 GPU卡。 提供GPU硬件直通能力。 单GPU单精度计算能力最高5.5 TFLOPS。 单GPU INT8计算能力最高22 TOPS。 单GPU提供8GiB ECC显存,带宽192GiB/s。 GPU内置硬件视频编解码引擎,

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  • 使用常用框架训练模型

    cuda10.1 Caffe CPU/GPU x86_64 Ubuntu16.04 Caffe-1.0.0-python2.7 cuda8.0 MoXing是ModelArts团队自研的分布式训练加速框架,它构建于开源的深度学习引擎TensorFlowMXNetPyTorch、Kera

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  • GPU相关问题

    GPU相关问题 日志提示"No CUDA-capable device is detected" 日志提示“RuntimeError: connect() timed out” 日志提示“cuda runtime error (10) : invalid device ordinal

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  • GPU计算型

    GPU计算型 GPU计算单元包含的计算资源主要适用于政企用户部署GPU密集型业务到CloudPond上使用的场景,对应华为云E CS 的实例包含Pi系列,用户可根据机型规格情况选择对应的计算资源商品。具体规格请参考表1。 表1 GPU计算单元 名称 算力配置 描述 GPU计算单元-汇聚型-2Pi2

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  • Tensorflow算子边界

    华为云帮助中心,为用户提供产品简介、价格说明、购买指南、用户指南、API参考、最佳实践、常见问题、视频帮助等技术文档,帮助您快速上手使用华为云服务。

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  • Tensorflow算子边界

    Tensorflow算子边界 “.om”模型支持的Tensorflow算子边界如表1所示。 表1 TensorFlow算子边界 序号 Python API C++ API 边界 1 tf.nn.avg_pool AvgPool Type:Mean 【参数】 value:4-D t

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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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  • 可视化训练作业介绍

    够有效地展示TensorFlow在运行过程中的计算图、各种指标随着时间的变化趋势以及训练中使用到的数据信息。TensorBoard相关概念请参考TensorBoard官网。 TensorBoard可视化训练作业,当前仅支持基于TensorFlow2.1、Pytorch1.4/1.

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  • 预置框架启动流程说明

    预置框架启动流程说明 PyTorch Tensorflow Ascend-Powered-Engine Horovod/MPI/MindSpore-GPU 父主题: 训练基础镜像详情介绍

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  • 导入和预处理训练数据集

    division, print_function, unicode_literals # TensorFlow and tf.keras import tensorflow as tf from tensorflow import keras # Helper libraries import

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  • 训练基础镜像详情(Horovod)

    介绍预置的Horovod镜像详情。 引擎版本一:horovod_0.20.0-tensorflow_2.1.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 镜像地址:swr.{region}.myhuaweicloud.com/aip/horovod_tensorflow:train-horovod_0

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  • GPU设备检查

    检查节点是否存在gpu设备,gpu驱动是否安装且运行正常。edgectl check gpu无检查节点GPU设备:检查成功返回结果:检查失败返回结果:检查失败时,会打印错误码,用户可以根据错误码在所提供的文档链接中获取相应的帮忙。

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  • GPU驱动故障

    GPU驱动故障 G系列弹性 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视图

    赫兹 每张GPU卡的显存频率 GPU卡-PCle带宽 字节/秒 每张GPU卡的PCle带宽 指标清单 GPU视图使用的指标清单如下: 表2 GPU指标说明 指标名称 类型 说明 cce_gpu_gpu_utilization Gauge GPU卡算力使用率 cce_gpu_memory_utilization

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  • 管理AI应用简介

    7、python3.6的运行环境搭载的TensorFlow版本为1.8.0。 python3.6、python2.7、tf2.1-python3.7,表示该模型可同时在CPU或GPU运行。其他Runtime的值,如果后缀带cpu或gpu,表示该模型仅支持在CPU或GPU中运行。 默认使用的Runtime为python2

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  • 创建TFJob

    TFJob即Tensorflow任务,是基于Tensorflow开源框架的kubernetes自定义资源类型,有多种角色可以配置,能够帮助我们更简单地实现Tensorflow的单机或分布式训练。Tensorflow开源框架的信息详见:https://www.tensorflow.org

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  • 查询训练作业版本详情

    String 训练作业的引擎名称。目前支持的引擎名称如下: Ascend-Powered-Engine Caffe Horovod MXNet PyTorch Ray Spark_MLlib TensorFlow XGBoost-Sklearn MindSpore-GPU engine_id

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  • 以PyTorch框架创建训练作业(新版训练)

    "/cnnorth4-job-test-v2/pytorch/fast_example/code/cpu/", "boot_file": "/cnnorth4-job-test-v2/pytorch/fast_example/code/cpu/test-pytorch.py",

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  • (推荐)GPU加速型实例自动安装GPU驱动(Linux)

    (推荐)GPU加速型实例自动安装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。 本操作当前仅支持安装Tesla驱动。

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  • 准备工作

    定”,完成实例创建。 安装TensorFlow 进入CodeArts IDE Online实例,创建并打开一个空白工作目录,命令如下。 mkdir ai-test 使用pip安装TensorFlow等依赖包,为加快安装速度此处安装的是tensorflow-cpu,命令如下。 1 python3

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