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

 
 

    机器学习gpu 更多内容
  • GPU调度

    GPU调度 GPU节点驱动版本 使用Kubernetes默认GPU调度 GPU虚拟化 监控GPU资源指标 基于GPU监控指标的工作负载弹性伸缩配置 GPU虚拟化节点弹性伸缩配置 GPU故障处理 父主题: 调度

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  • 适用于人工智能与机器学习场景的合规实践

    账号下的所有 CTS 追踪器未追踪指定的OBS桶,视为“不合规” mrs-cluster-kerberos-enabled MRS 集群开启kerberos认证 mrs MRS集群未开启kerberos认证,视为“不合规” mrs-cluster-no-public-ip MRS集群未绑定弹性公网IP mrs

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  • GPU加速型

    程。 计算加速型 P2v NVIDIA V100 NVLink(GPU直通) 5120 15.7TFLOPS 单精度浮点计算 7.8TFLOPS 双精度浮点计算 125TFLOPS Tensor Core 深度学习加速 300GiB/s NVLINK 机器学习、深度学习、训练推理

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  • GPU故障处理

    GPU故障处理 前提条件 如需将GPU事件同步上报至AOM,集群中需安装云原生日志采集插件,您可前往AOM服务查看GPU插件隔离事件。 GPU插件隔离事件 当GPU显卡出现异常时,系统会将出现问题的GPU设备进行隔离,详细事件如表1所示。 表1 GPU插件隔离事件 事件原因 详细信息

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  • 创建GPU函数

    创建GPU函数 GPU函数概述 自定义镜像 方式创建GPU函数 定制运行时方式创建GPU函数 父主题: 创建函数

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  • GPU调度概述

    GPU调度概述 工作负载支持使用节点GPU资源,GPU资源使用可以分为如下两种模式: GPU静态分配(共享/独享):按比例给Pod分配GPU显卡资源,支持独享(分配单张/多张显卡)和共享(部分显卡)方式。 GPU虚拟化:U CS On Premises GPU采用xGPU虚拟化技术

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  • GPU驱动概述

    Tesla驱动 不需要 支持 不支持 不支持 不支持 科学计算、深度学习训练和推理 通常搭配使用NVIDIA CUDA SDK,可免费下载使用,满足通用计算类应用加速用途。 父主题: 管理GPU加速型ECS的GPU驱动

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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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  • GPU调度

    GPU调度 GPU调度概述 准备GPU资源 创建GPU应用 监控GPU资源 父主题: 管理本地集群

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  • 迁移学习

    迁移学习 如果当前数据集的特征数据不够理想,而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候,可以使用特征迁移功能,将理想数据集的特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前,请先完成如下操作: 将源数据集和目标数据集导入系统,详细操作请参见数据集。 创建迁移数据

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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ECS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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  • GPU相关问题

    ordinal at xxx” 日志提示“RuntimeError: Cannot re-initialize CUDA in forked subprocess” 训练作业找不到GPU 日志提示“RuntimeError: CUDA error: an illegal memory access

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  • GPU函数概述

    GPU函数概述 Serverless GPU是一种高度灵活、高效利用、按需分配GPU计算资源的新兴云计算服务GPU能力Serverless化,通过提供一种按需分配的GPU计算资源,在一定范围内有效地解决原有GPU长驻使用方式导致的低资源利用率、高使用成本和低弹性能力等痛点问题。本文将介绍Serverless

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  • 卸载GPU加速型ECS的GPU驱动

    卸载GPU加速型ECS的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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  • 调度概述

    作负载提供NPU资源。 NPU调度 Volcano调度 Volcano是一个基于Kubernetes的批处理平台,提供了机器学习、深度学习、生物信息学、基因组学及其他大数据应用所需要而Kubernetes当前缺失的一系列特性,提供了高性能任务调度引擎、高性能异构芯片管理、高性能任务运行管理等通用计算能力。

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  • GPU设备显示异常

    GPU设备显示异常 问题描述 执行nvidia-smi查看GPU使用情况,显示如下: 单卡机器显示 No devices were found 多卡机器上显示卡数目不全 执行lspci | grep -i nvidia,显示卡数目正常。 处理方法 查看实例是否使用NVIDIA Tesla

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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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  • 监控GPU资源指标

    cce_gpu_temperature GPUGPU温度 cce_gpu_power_usage GPUGPU功率 cce_gpu_total_energy_consumption GPUGPU总能耗 带宽数据 cce_gpu_pcie_link_bandwidth GPUGPU PCIE

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  • 使用Kubeflow和Volcano实现典型AI训练任务

    orker可以利用本机网络提供传输效率,缩短训练时间。 Volcano批量调度系统:加速AI计算的利器 Volcano是一款构建于Kubernetes之上的增强型高性能计算任务批量处理系统。作为一个面向高性能计算场景的平台,它弥补了Kubernetes在机器学习、深度学习、HPC

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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

    03版本的GPU驱动。 容器运行时 containerd 插件 集群中需要同时安装以下插件: volcano插件:1.10.1及以上版本 gpu-device-plugin插件:2.0.0及以上版本 步骤一:纳管并标记GPU节点 如果您的集群中已有符合基础规划的GPU节点,您可以跳过此步骤。

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