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
  • 准备GPU虚拟化资源

    准备GPU虚拟化资源 CCE GPU虚拟化采用自研xGPU虚拟化技术,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。本文介绍如何在GPU节点上实现GPU的调度和隔离能力。 前提条件 配置 支持版本 集群版本 v1.23.8-r0、v1.25

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  • 训练作业找不到GPU

    GPU。 处理方法 根据报错提示,请您排查代码,是否已添加以下配置,设置该程序可见的GPU: os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0,1,2,3,4,5,6,7' 其中,0为 服务器 GPU编号,可以为0,1,2,3等,表明对程序可见的GP

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  • GPU驱动不可用

    方法一:重新启动,选择安装GPU驱动时的内核版本,即可使用GPU驱动。 在 云服务器 操作列下单击“远程登录 > 立即登录”。 单击远程登录操作面板上方的“发送CtrlAltDel”按钮,重启虚拟机。 然后快速刷新页面,按上下键,阻止系统继续启动,选择安装GPU驱动时的内核版本进入系统

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  • TensorFlow图像分类模板

    TensorFlow图像分类模板 简介 搭载TensorFlow1.8引擎,运行环境为“python2.7”,适合导入以“SavedModel”格式保存的TensorFlow图像分类模型。该模板使用平台预置的图像处理模式,模式详情参见预置图像处理模式,推理时向模型输入一张“key

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  • TensorFlow-py27通用模板

    TensorFlow-py27通用模板 简介 搭载TensorFlow1.8 AI引擎,运行环境为“python2.7”,内置输入输出模式为未定义模式,请根据模型功能或业务场景重新选择合适的输入输出模式。使用该模板导入模型时请选择到包含模型文件的model目录。 模板输入 存储在

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  • TensorFlow-py36通用模板

    TensorFlow-py36通用模板 简介 搭载TensorFlow1.8 AI引擎,运行环境为“python3.6”,内置输入输出模式为未定义模式,请根据模型功能或业务场景重新选择合适的输入输出模式。使用该模板导入模型时请选择到包含模型文件的model目录。 模板输入 存储在

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  • 如何提升训练效率,同时减少与OBS的交互?

    练数据通常存储在对象存储服务(OBS)中,且训练数据较大时(如200GB以上),每次都需要使用GPU资源池进行训练,且训练效率低。 希望提升训练效率,同时减少与 对象存储OBS 的交互。可通过如下方式进行调整优化。 优化原理 对于ModelArts提供的GPU资源池,每个训练节点会挂

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  • 训练业务代码适配昇腾PyTorch代码适配

    训练业务代码适配昇腾PyTorch代码适配 前提条件 要迁移的训练任务代码在GPU上多次训练稳定可收敛。训练业务代码和数据,应该确保在GPU环境中能够运行,并且训练任务有稳定的收敛效果。 本文只针对基于PyTorch的训练脚本迁移。这里假设用户使用的是基于PyTorch的训练代码进行迁

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  • 替换TFJob

    "labels": { "app": "test" }, "name": "tfjob-test", "namespace": "kube-test", "resourceVersion": "72447176"

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  • 应用GPU资源调度方式

    应用GPU资源调度方式 IEF支持多应用共享的方式使用GPU显卡。 IEF支持单个应用使用多个GPU显卡。 GPU资源调度基于GPU显存容量,调度采用GPU显存预分配方式而非实时GPU显存资源。 当应用需要使用的GPU显存资源小于单个GPU卡显存时,支持以共享方式进行资源调度,对

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  • GPU实例故障自诊断

    GPU实例故障自诊断 GPU实例故障,如果已安装GPU监控的CES Agent,当GPU服务器出现异常时则会产生事件通知,可以及时发现问题避免造成用户损失。如果没有安装CES Agent,只能依赖用户对故障的监控情况,发现故障后及时联系技术支持处理。 GPU实例故障处理流程 GPU实例故障分类列表

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  • gpu-device-plugin

    安装nvidia-fabricmanager服务 A100/A800 GPU支持 NvLink & NvSwitch,若您使用多GPU卡的机型,需额外安装与驱动版本对应的nvidia-fabricmanager服务使GPU卡间能够互联,否则可能无法正常使用GPU实例。 本文以驱动版本470.103

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  • GPU插件检查异常处理

    GPU插件检查异常处理 检查项内容 检查到本次升级涉及GPU插件,可能影响新建GPU节点时GPU驱动的安装。 解决方案 由于当前GPU插件的驱动配置由您自行配置,需要您验证两者的兼容性。建议您在测试环境验证安装升级目标版本的GPU插件,并配置当前GPU驱动后,测试创建节点是否正常使用。

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  • GPU虚拟化概述

    GPU虚拟化概述 CCE GPU虚拟化采用自研xGPU虚拟化技术,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。

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  • 如何避免非GPU/NPU负载调度到GPU/NPU节点?

    如何避免非GPU/NPU负载调度到GPU/NPU节点? 问题现象 当集群中存在GPU/NPU节点和普通节点混合使用的场景时,普通工作负载也可以调度到GPU/NPU节点上,可能出现GPU/NPU资源未充分利用的情况。 问题原因 由于GPU/NPU节点同样提供CPU、内存资源,在一般

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  • 使用Kubernetes默认GPU调度

    使用Kubernetes默认GPU调度 CCE支持在容器中使用GPU资源。 前提条件 创建GPU类型节点,具体请参见创建节点。 集群中需要安装GPU插件,且安装时注意要选择节点上GPU型号对应的驱动,具体请参见CCE AI套件(NVIDIA GPU)。 在v1.27及以下的集群中使用默认GPU调度能力

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  • 安装并配置GPU驱动

    安装并配置GPU驱动 背景信息 对于使用GPU的边缘节点,在纳管边缘节点前,需要安装并配置GPU驱动。 IEF当前支持Nvidia Tesla系列P4、P40、T4等型号GPU,支持CUDA Toolkit 8.0至10.0版本对应的驱动。 操作步骤 安装GPU驱动。 下载GPU驱动,推荐驱动链接:

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  • 安装并配置GPU驱动

    安装并配置GPU驱动 背景信息 对于使用GPU的边缘节点,在纳管边缘节点前,需要安装并配置GPU驱动。 IEF当前支持Nvidia Tesla系列P4、P40、T4等型号GPU,支持CUDA Toolkit 8.0至10.0版本对应的驱动。 操作步骤 安装GPU驱动。 下载GPU驱动,推荐驱动链接:

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  • GPU实例故障处理流程

    GPU实例故障处理流程 GPU实例故障处理流程如图1所示,对应的操作方法如下: CES监控事件通知:配置GPU的CES监控后会产生故障事件通知。 故障信息收集:可使用GPU故障信息收集脚本一键收集,也可参考故障信息收集执行命令行收集。 GPU实例故障分类列表:根据错误信息在故障分类列表中识别故障类型。

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  • GPU节点驱动版本

    GPU节点驱动版本 选择GPU节点驱动版本 CCE推荐的GPU驱动版本列表 手动更新GPU节点驱动版本 通过节点池升级节点的GPU驱动版本 父主题: GPU调度

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  • 使用GPU虚拟化

    设备。 init容器不支持使用GPU虚拟化资源。 GPU虚拟化支持显存隔离、显存与算力隔离两种隔离模式。单个GPU卡仅支持调度同一种隔离模式的工作负载。 使用GPU虚拟化后,不支持使用Autoscaler插件自动扩缩容GPU虚拟化节点。 XGPU服务的隔离功能不支持以UVM的方式申请显存,即调用CUDA

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