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

 
 

    多GPU深度学习服务器 更多内容
  • 最新动态

    1 上线商用技能:人脸检测技能、区域客流分析技能、车牌识别技能、安全帽检测技能。 人脸检测技能 面向智慧商超的人脸采集技能。本技能使用多个深度学习算法,实时分析视频流,自动抓取画面中的清晰人脸上传至您的后台系统,用于后续实现其他业务。 商用 区域客流分析技能 面向智慧商超的客

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  • 查询作业资源规格

    。查询自动学习资源规格无需此参数。 engine_id 否 Long 指定作业的引擎ID,默认为“0”。查询自动学习资源规格无需此参数。 project_type 否 Integer 项目类型。默认为“0”。 0:非自动学习项目。 1:自动学习,图像分类。 2:自动学习,物体检测。

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  • 产品优势

    DataArts Studio -DLF调度。 自建大数据生态的调度工具,如Airflow。 企业级租户 基于表的权限管理,可以精细化到列权限。 基于文件的权限管理。 高性能 性能 基于软硬件一体化的深度垂直优化。 大数据开源版本性能。 跨源分析 支持多种数据格式,云上多种数据源、E CS 自建

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  • GPU A系列裸金属服务器使用CUDA cudaGetDeviceCount()提示CUDA initializat失败

    cudaGetDeviceCount() 原因分析 经过对裸金属 服务器 排查,发现nvidia-drvier和cuda都已安装,并且正常运行。nvidia-fabricmanager服务可以使单节点GPU卡间互联,在GPU机器上,出现这种问题可能是nvidia-fabricmanger异常导致。

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  • 使用Kubeflow和Volcano实现典型AI训练任务

    ,集群有4块GPU卡,TFJob1和TFJob2作业各自有4个Worker,TFJob1和TFJob2各自分配到2个GPU。但是TFJob1和TFJob2均需要4块GPU卡才能运行起来。这样TFJob1和TFJob2处于互相等待对方释放资源,这种死锁情况造成了GPU资源的浪费。 亲和调度问题

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  • 迁移环境准备

    Diffusion模型迁移到Ascend上进行推理。 方式二 ModelArts Lite DevServer:该环境为裸机开发环境,主要面向深度定制化开发场景。 优点:支持深度自定义环境安装,可以方便的替换驱动、固件和上层开发包,具有root权限,结合配置指导、初始化工具及容器镜像可以快速搭建昇腾开发环境。

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  • 使用Kubernetes默认GPU调度

    通过nvidia.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。 使用nvidia.com/gpu参数指定GPU数量时,re

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  • 如何修改机器人规格,不同版本机器人区别

    高级版 适合企业高并发,场景,需要更高准确率的场景,包括以下功能模块: 包含“基础版”功能,以及以下功能。 问答标签管理 问答模型训练管理 专业版 适合企业复杂对话流程,需要轮对话的场景,包括以下功能模块: 包含“高级版”功能,以及以下功能。 轮技能管理 知识共享 应用授权

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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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  • (推荐)自动安装GPU加速型ECS的GPU驱动(Windows)

    (推荐)自动安装GPU加速型ECS的GPU驱动(Windows) 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Windows实例上通过脚本自动安装GPU驱动。 使用须知 如果GPU加速型实例已安装G

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  • 问答模型训练(可选)

    旗舰版机器人默认支持重量级深度学习。 专业版和高级版机器人如果需要使用重量级深度学习,需要先单击“重量级深度学习”,然后单击“联系我们”。 图2 重量级深度学习 编辑模型信息。 轻量级深度学习:选填“模型描述”。 图3 轻量级深度学习 重量级深度学习:选择量级“中量级”或“重量级”,选填“模型描述”。

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  • GPU虚拟化概述

    GPU虚拟化概述 UCS On Premises GPU采用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,可以完全由用户定义使用的GPU数量,提高GPU利用率。

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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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  • GPU服务器上配置Lite Server资源软件环境

    安装nvidia-fabricmanager Ant系列GPU支持NvLink & NvSwitch,若您使用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。 nvidia-fabricmanager必须和nvidia

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  • 智能文档解析

    物流海关:报关单、货运单、配送单等。 其他:成绩单、商超小票、支付凭证、账单等。 优势 简单智能 无需训练直接调用,自动输出结构化信息,简单高效。 版式 不受版式数量影响,支持版式卡证、票据,适用场景广泛。 多功能 键值对提取、 表格识别 与版面分析多功能支持,大幅降低了文档分析难度,识别精度95% 降本增效

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  • 附录

    名词解释 基本概念、云服务简介、专有名词解释 弹性 云服务器 ECS:是一种可随时自助获取、可弹性伸缩的云服务器,可帮助您打造可靠、安全、灵活、高效的应用环境,确保服务持久稳定运行,提升运维效率。 弹性公网IP EIP:提供独立的公网IP资源,包括公网IP地址与公网出口带宽服务。可以与弹性

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  • 横向联邦学习场景

    横向联邦学习场景 TICS 从UCI网站上获取了乳腺癌数据集Breast,进行横向联邦学习实验场景的功能介绍。 乳腺癌数据集:基于医学图像中提取的若干特征,判断癌症是良性还是恶性,数据来源于公开数据Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic)。 场景描述

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  • 自动学习简介

    自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现AI应用的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力,只需上传数据,通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。

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  • 附录

    附录 名词解释 基本概念、云服务简介、专有名词解释: 企业主机安全 HSS:是服务器贴身安全管家,通过资产管理、漏洞管理、基线检查、入侵检测、程序运行认证、文件完整性校验,安全运营、网页防篡改等功能,帮助企业更方便地管理主机安全风险,实时发现黑客入侵行为,以及满足等保合规要求。 Web应用防火墙

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  • 迁移适配

    ank为-1为单卡模式,卡模式下无需指定,会默认启动DistributedDataParallel(DDP) 卡并行模式,具体详情见常见问题1。GPU环境单卡执行同样需要指定local_rank为 -1。 卡分布式执行 PyTorch框架下常见的卡分布式执行主要包括DataParallel(DP)

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  • 什么是视频智能分析服务 (VIAS)

    基于鲲鹏系列处理器和昇腾AI芯片,提供高并发低时延的模态数据分析能力,保证园区场景业务的高效闭环。 面向泛园区场景提供多种智能分析算法,基于深度学习等领先技术,保证人、车辆、事件、行为的高精度感知和处理。 通过视频分析、图像处理和 自然语言处理 技术,对园区和城市治理中的视频、图片和文本数据进行模态联合分析,充分挖掘数据潜在关联性。

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