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

 
 

    没有gpu如何开发ai 更多内容
  • 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

    使用GPU虚拟化 本文介绍如何使用GPU虚拟化能力实现算力和显存隔离,高效利用GPU设备资源。 前提条件 已完成GPU虚拟化资源准备。 如果您需要通过命令行创建,需要使用kubectl连接到集群,详情请参见通过kubectl连接集群。 约束与限制 单个GPU卡最多虚拟化成20个GPU虚拟设备。

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  • 更多功能咨询

    更多功能咨询 在Notebook中,如何使用昇腾多卡进行调试? 使用Notebook不同的资源规格,为什么训练速度差不多? 使用MoXing时,如何进行增量训练? 在Notebook中如何查看GPU使用情况 如何在代码中打印GPU使用信息 Ascend上如何查看实时性能指标? 不启用自动

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  • AI平台开发与实施服务怎么收费的?

    AI平台开发与实施服务怎么收费的? AI平台开发与实施服务属于按需计费,且为一次性计费产品。 父主题: 关于服务购买

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  • 创建Notebook实例

    公共镜像:即预置在ModelArts内部的AI引擎。 可以选择界面显示的公共镜像,也可以单击“前往AI Gallery获取更多镜像”进入AI Gallery镜像页面。AI Gallery上发布了一些较高版本的PyTorch、MindSpore、TensorFlow镜像。进入AI Gallery镜像页

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  • 没有SQL脚本

    没有SQL脚本 问题现象 任务创建成功,但是没有sql脚本执行。 处理方法 请自行确认组合包中是否存在除了版本名一样其他字段都一模一样的SQL包,打包禁止出现这种场景,否则获取将包文件信息失败。 或是运维中心存在重复推包的情况,导致存在重复,系统会随机选择一个包执行,可能是执行一个异常的包,没有脚本就是空包。

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  • GPU裸金属服务器无法Ping通如何解决

    GPU裸金属 服务器 无法Ping通如何解决 问题现象 在华为云使用GPU裸金属服务器时, 服务器绑定EIP(华为云弹性IP服务)后,出现无法ping通弹性公网IP现象。 原因分析 查看当前GPU裸金属服务器的安全组的入方向规则的配置,发现仅开通了TCP协议的22端口。 ping命令

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  • 最佳实践

    制作 自定义镜像 并用于训练(Pytorch+CPU/GPU):本案例介绍如何从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引擎是Pytorch,训练使用的资源是CPU或GPU。 示例:从 0 到 1 制作自定义镜像并用于训练(MPI+CPU/GPU):本案例介绍如何从0到1制作镜像

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  • IEF需要自己提供节点吗?

    硬盘 >= 1GB GPU(可选) 同一个边缘节点上的GPU型号必须相同。 说明: 当前支持Nvidia Tesla系列P4、P40、T4等型号GPU。 含有GPU硬件的机器,作为边缘节点的时候可以不使用GPU。 如果边缘节点使用GPU,您需要在纳管前安装GPU驱动。 目前只有使用

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  • 使用Workflow实现低代码AI开发

    使用Workflow实现低代码AI开发 什么是Workflow 运行第一条Workflow 管理Workflow 开发第一条Workflow 开发Workflow命令参考

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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E CS 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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  • 方案概述

    应用场景 近年来,AI快速发展并应用到很多领域中,AI新产品掀起一波又一波热潮,AI应用场景越来越多,有自动驾驶、大模型、AIGC、科学AI等不同行业。AI人工智能的实现需要大量的基础设施资源,包括高性能算力,高速存储和网络带宽等基础设施,即“大算力、大存力、大运力”的AI基础大设施底座,让算力发展不要偏斜。

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  • 环境没有OBS,如何存储附件或图片?

    环境没有OBS,如何存储附件或图片? 问题描述 某些环境没有OBS,附件或图片需要存储时,要使用什么存储方式? 解决方法 AppCube暂不支持第三方NFS,AppCube后续提供能力适配。 父主题: 公共问题

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  • GPU A系列裸金属服务器节点内如何进行NVLINK带宽性能测试方法?

    GPU A系列裸金属服务器节点内如何进行NVLINK带宽性能测试方法? 场景描述 本文指导如何进行节点内NVLINK带宽性能测试,适用的环境为:Ant8或者Ant1 GPU裸金属服务器, 且服务器中已经安装相关GPU驱动软件,以及Pytorch2.0。 GPU A系列裸金属服务器

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  • 硬件类商品上架说明

    硬盘 >= 1GB GPU(可选) 同一个边缘节点上的GPU型号必须相同。 说明: 当前支持Nvidia Tesla系列P4、P40、T4等型号GPU。 含有GPU硬件的机器,作为边缘节点的时候可以不使用GPU。 如果边缘节点使用GPU,您需要在纳管前安装GPU驱动。 目前只有使用

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  • AI

    AI 开始人脸检测 停止人脸检测 获取人脸图像 父主题: 配置类

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  • ai

    ai_watchdog_detection_warnings 表1 ai_watchdog_detection_warnings参数 参数 类型 描述 event text 事件名称。 cause text 事件原因。 details text 事件详情。 time timestamp

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  • ai

    ai_watchdog_monitor_status 表1 ai_watchdog_monitor_status参数说明 参数 类型 描述 metric_name text metric指标名称: tps:TPS。 tps_hourly:每小时的TPS均值。 shared_used_mem:共享内存使用量(MB)。

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  • 安装并使用XGPU

    指定容器可使用的GPU显卡。 为容器分第一张显卡: GPU_IDX=0 GPU_CONTAINER_MEM Integer 设置容器内可使用的显存大小,单位 MiB。 为容器分配的显存大小为5120MiB: GPU_CONTAINER_MEM=5120 GPU_CONTAINER_QUOTA_PERCENT

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  • 面向AI场景使用OBS+SFS Turbo的存储加速方案概述

    面向AI场景使用OBS+SFS Turbo的存储加速方案概述 应用场景 近年来,AI快速发展并应用到很多领域中,AI新产品掀起一波又一波热潮,AI应用场景越来越多,有自动驾驶、大模型、AIGC、科学AI等不同行业。AI人工智能的实现需要大量的基础设施资源,包括高性能算力,高速存储

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