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 多gpu并行 更多内容
  • 查询模型runtime

    请求模式,AI引擎支持部署为同步在线服务或异步在线服务 sync(同步在线服务) async (异步在线服务) accelerators Array of Accelerator objects AI引擎可使用的加速卡 arch Array of strings AI引擎架构,目前共两种: x86_64 aarch64

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  • 高性能调度

    度方式,通过资源抢占,分时复用等机制减少集群资源的空闲比例。 价值 面向AI计算的容器服务,采用高性能GPU计算实例,并支持容器共享GPU资源,在AI计算性能上比通用方案提升3~5倍以上,并大幅降低了AI计算的成本,同时帮助数据工程师在集群上轻松部署计算应用,您无需关心复杂的部

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  • 并行DDL

    ,实际上只能通过单线程建索引。 开启并行DDL 表1 参数说明 参数名称 级别 描述 innodb_rds_parallel_index_creation_threads Global,Session 并行创建索引的线程数。 如果值大于1,并行创建;否则,单线程创建。 该值范围建

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  • 并行导入

    并行导入 GaussDB (DWS)提供了并行导入功能,以快速、高效地完成大量数据导入。介绍GaussDB(DWS)并行导入的相关参数。 raise_errors_if_no_files 参数说明:导入时是否区分“导入文件记录数为空”和“导入文件不存在”。raise_errors_

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  • 并行导入

    并行导入 GaussDB提供了并行导入功能,以快速、高效地完成大量数据导入。介绍GaussDB并行导入的相关参数。 raise_errors_if_no_files 参数说明:导入时是否区分“导入文件记录数为空”和“导入文件不存在”。raise_errors_if_no_file

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  • 推理基础镜像介绍

    推理基础镜像介绍 推理基础镜像列表 推理基础镜像详情TensorFlow(CPU/GPU) 推理基础镜像详情Pytorch(CPU/GPU) 推理基础镜像详情MindSpore(CPU/GPU) 父主题: 使用预置镜像

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  • 并行导入

    并行导入 GaussDB(DWS)提供了并行导入功能,以快速、高效地完成大量数据导入。介绍GaussDB(DWS)并行导入的相关参数。 raise_errors_if_no_files 参数说明:导入时是否区分“导入文件记录数为空”和“导入文件不存在”。raise_errors_

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  • 并行导入

    并行导入 GaussDB提供了并行导入功能,以快速、高效地完成大量数据导入。介绍GaussDB并行导入的相关参数。 raise_errors_if_no_files 参数说明:导入时是否区分“导入文件记录数为空”和“导入文件不存在”。raise_errors_if_no_file

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  • 并行仿真

    并行仿真 Octopus平台的并行仿真模块分为任务配置和仿真任务两部分。用户在任务配置模块,可使用自研仿真算法,根据Octopus自研仿真评测体系,从行车安全、驾驶行为、乘员舒适性等多维度测评在多种条件下的仿真场景中控制算法控制质量。在仿真任务模块,可将仿真任务运行中关键指标变化

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  • 并行导入

    并行导入 GaussDB提供了并行导入功能,以快速、高效地完成大量数据导入。介绍GaussDB并行导入的相关参数。 raise_errors_if_no_files 参数说明:导入时是否区分“导入文件记录数为空”和“导入文件不存在”。raise_errors_if_no_file

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  • Standard模型训练

    示例:从0到1制作 自定义镜像 并用于训练(Horovod-PyTorch+GPU) 示例:从0到1制作自定义镜像并用于训练(MindSpore+GPU) 示例:从0到1制作自定义镜像并用于训练(Tensorflow+GPU) 示例:从 0 到 1 制作自定义镜像并用于训练(MindSpore+Ascend)

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  • 模型模板简介

    TensorFlow-py27通用模板 TensorFlow-py36通用模板 MXNet-py27通用模板 MXNet-py36通用模板 PyTorch-py27通用模板 PyTorch-py36通用模板 Caffe-CPU-py27通用模板 Caffe-GPU-py27通用模板 Caffe-CPU-py36通用模板

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  • 示例:从0到1制作自定义镜像并用于训练

    示例:从0到1制作自定义镜像并用于训练(PyTorch+CPU/GPU) 示例:从0到1制作自定义镜像并用于训练(MPI+CPU/GPU) 示例:从0到1制作自定义镜像并用于训练(Horovod-PyTorch+GPU) 示例:从0到1制作自定义镜像并用于训练(MindSpore+GPU) 示例:从0到

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  • GPU负载

    GPU负载 使用Tensorflow训练神经网络 使用Nvidia-smi工具

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  • 官方案例列表

    使用的资源是GPU。 示例:从0到1制作自定义镜像并用于训练(Tensorflow+GPUTensorflow 镜像制作 自定义镜像训练 - 此案例介绍如何从0到1制作镜像,并使用该镜像在ModelArts平台上进行训练。镜像中使用的AI引擎Tensorflow,训练使用的资源是GPU。

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  • 转换Caffe/TensorFlow网络模型

    本节介绍用户使用Caffe/Tensorflow等模型,如何通过OMG工具将其转换为昇腾AI处理器支持的离线模型。 约束及参数说明 使用OMG工具转换模型

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  • 转换Caffe/TensorFlow网络模型

    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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  • GPU加速型实例卸载GPU驱动

    GPU加速型实例卸载GPU驱动 操作场景 当GPU加速 云服务器 需手动卸载GPU驱动时,可参考本文档进行操作。 GPU驱动卸载命令与GPU驱动的安装方式和操作系统类型相关,例如: Windows操作系统卸载驱动 Linux操作系统卸载驱动 Windows操作系统卸载驱动 以Windows

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  • 为什么exec进入容器后执行GPU相关的操作报错?

    为什么exec进入容器后执行GPU相关的操作报错? 问题现象: exec进入容器后执行GPU相关的操作(例如nvidia-smi、使用tensorflow运行GPU训练任务等)报错“cannot open shared object file: No such file or directory”。

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  • 使用模型

    CodeArts IDE Online暂不支持GPU加速,建议安装tensorflow-cpu减小磁盘占用,并加快安装速度。 鲲鹏镜像暂时无法安装TensorFlow,敬请期待后续更新。 父主题: 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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  • Notebook基础镜像ARM TenSorFlow

    Notebook基础镜像ARM TenSorFlow ARM TenSorFlow镜像包含两种,tensorflow1.15-mindspore1.7.0-cann5.1.0-euler2.8-aarch64、tensorflow1.15-cann5.1.0-py3.7-euler2

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