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
  • Lite Server

    Lite Server GPU裸金属 服务器 使用EulerOS内核误升级如何解决 GPU A系列裸金属服务器无法获取显卡如何解决 GPU裸金属服务器无法Ping通如何解决 GPU A系列裸金属服务器RoCE带宽不足如何解决? GPU裸金属服务器更换NVIDIA驱动后执行nvidia-smi提示Failed

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  • GPU虚拟化

    GPU虚拟化 GPU虚拟化概述 准备GPU虚拟化资源 创建GPU虚拟化应用 监控GPU虚拟化资源 父主题: 管理本地集群

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  • 约束与限制

    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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  • 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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  • 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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  • 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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  • 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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  • (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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  • 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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  • 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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  • 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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  • 使用CodeLab免费体验Notebook

    可将样例修改后分享到AI Gallery中直接另存用于个人开发。 同时,您开发的代码,也可通过CodeLab快速分享到AI Gallery中给他人使用学习。 使用限制 CodeLab默认打开,使用的是CPU计算资源。如需切换为GPU,请在右侧窗口,更换GPU规格。 在ModelA

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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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  • 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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  • 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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  • 使用Kubernetes默认GPU调度

    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,requests和limits值需要保持一致。 指定nvidia.com/gpu后,在调度时不会将负载调度到没有GPU的节点。如果

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  • 部署在线服务出现报错No CUDA runtime is found

    py编写指导请见模型推理代码编写说明)。 确认该cuda版本与您安装的mmcv版本是否匹配。 部署时是否需要使用GPU,取决于的模型需要用到CPU还是GPU,以及推理脚本如何编写。 父主题: 服务部署

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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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