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

 
 

    搭建一个gpu深度学习平台 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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  • 学习任务

    自由模式:可以不按顺序学习课件,可随意选择一个开始学习 解锁模式:设置一个时间,按时间进程解锁学习,解锁模式中暂时不支持添加线下课和岗位测评 图4 选择模式 阶段任务 图5 阶段任务 指派范围:选择该学习任务学习的具体学员 图6 指派范围1 图7 指派范围2 设置:对学习任务进行合格标准、奖励等设置

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  • 课程学习

    课程学习 前提条件 用户具有课程发布权限 操作步骤-电脑端 登录ISDP系统,选择“作业人员->学习管理->我的学习”并进入,查看当前可以学习的课程。 图1 我的学习入口 在“我的学习”的页面,点击每个具体的课程卡片,进入课程详情页面。可以按学习状态(未完成/已完成)、学习类型(

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  • 学习空间

    学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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  • 创建共享资源池

    选择命名空间,如未创建,单击“创建命名空间”。命名空间类型分为“通用计算型”和“GPU加速型”: 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加速型: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。 访问密钥 单击“点击上传”,

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  • 社区管理

    社区管理 社区是企业为内部员工搭建一个相互学习和交流的平台。 在学员端学员可以在其平台上发表文章,话题,也可以相互评论。 在管理端,管理员可以对员工发表的不规范文章,话题和评论进行删除。 图1 圈子管理 图2 文章管理 图3 问答管理 图4 话题管理 父主题: 运营

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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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  • ECS自助建站汇总

    E CS 自助建站汇总 简介 为了方便用户搭建网站,本文汇总了华为云常用的网站搭建指导。并提供了指导文档和相关镜像的链接,您可以根据介绍选择需要搭建的网站,并通过链接获取指导文档和镜像,轻松搭建您的网站。 搭建方式分为镜像部署和手工搭建。 镜像部署使用市场镜像进行搭建,部署时间短,部署过程简单,

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  • GPT-2基于Server适配PyTorch GPU的训练推理指导

    Megatron-DeepSpeed Megatron-DeepSpeed是一个基于PyTorch的深度学习模型训练框架。它结合了两个强大的工具:Megatron-LM和DeepSpeed,可在具有分布式计算能力的系统上进行训练,并且充分利用了多个GPU深度学习加速器的并行处理能力。可以高效地训练大规模的语言模型。

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  • 搭建NGS流程

    搭建NGS流程 登录 医疗智能体 平台,进入项目并选择“工具 > 流程”页签,单击“新建流程”。 图1 新建流程 在弹出的“流程设置”页面填写“流程名称”和“版本”,其他参数可选填。参数填写完成后,单击“确定”,完成流程设置。 在流程设计器左侧应用列表中选择fastp、bwa-mem应用,并使用鼠标拖拽至画布中。

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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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  • 功能介绍

    模型管理 模型训练服务统一的模型管理菜单。集成在线VSCode开发环境,支持对模型进行编辑修改后,生成新模型包。同时支持多模型组合编排生成新模型。支持将模型下载至本地、生成SHA256校验码、上架至NAIE服务官网、发布成在线推理服务,进行在线推理、创建联邦学习实例、删除模型。 模型验证

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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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  • 创建GPU应用

    com/gpu 指定申请GPU的数量,支持申请设置为小于1的数量,比如 nvidia.com/gpu: 0.5,这样可以多个Pod共享使用GPUGPU数量小于1时,不支持跨GPU分配,如0.5 GPU只会分配到一张卡上。 指定nvidia.com/gpu后,在调度时不会将负载调

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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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  • 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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  • 什么是Astro工作流

    Astro工作流产品功能 统一底座平台能力,为企业客户数字化转型打好坚实基础 组织管理:提供统一组织角色权限控制管理RBAC模型,权限可控,管理统一。 产品学习:打造低代码领域学习资源池,阶梯化的专家成长路径,协助用户快速上手。 资产中心:提供平台级多业务资产,供多业务场景用户开箱即用,构建快、选择多、标准化。

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  • 批量执行NGS分析

    件。本示例介绍使用方法一获取配置文件的方法。 方式一 使用 EIHealth 平台完成NGS流程的搭建,并执行成功,然后在“分析作业”页面导出作业信息.yaml文件。 方式二 使用命令行工具完成NGS流程的搭建,进而获取相应的配置文件。详细的操作请参见命令行工具。 使用switch命令进入NGS流程所在的项目。

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  • 如何提升训练效率,同时减少与OBS的交互?

    如何提升训练效率,同时减少与OBS的交互? 场景描述 在使用ModelArts进行自定义深度学习训练时,训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。

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  • 搭建迁移环境

    搭建迁移环境 资源准备 应用 服务器 迁移 数据库迁移 父主题: 线下x86平台迁移到华为云

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