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

 
 

    能跑深度学习的GPU 更多内容
  • 方案概述

    训练数据读取要尽量读得快,减少计算对 I/O 等待,而 Checkpoint主要要求高吞吐、减少训练中断时间。 文件接口方式数据共享访问:由于 AI 架构需要使用到大规模计算集群(GPU/NPU 服务器 ),集群中服务器访问数据来自一个统一数据源,即一个共享存储空间

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  • 方案概述

    训练数据读取要尽量读得快,减少计算对 I/O 等待,而 Checkpoint主要要求高吞吐、减少训练中断时间。 文件接口方式数据共享访问:由于 AI 架构需要使用到大规模计算集群(GPU/NPU服务器),集群中服务器访问数据来自一个统一数据源,即一个共享存储空间

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  • 职业认证考试的学习方法

    职业认证考试学习方法 华为云职业认证 提供在线学习/导师面授+在线测试+真实环境实践,理论与实践结合学习模式,帮助您轻松通过认证。 您可以通过如下途径进行职业认证学习: 进入华为云开发者学堂职业认证,按照页面指引在线学习认证课程。 在HALP处报名认证培训课程,由专业导师进行面授培训。

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  • 问答模型训练(可选)

    确定发布 调整阈值 训练好模型可以通过调整阈值,影响机器人直接回答准确率。阈值越高,机器人越严谨,对用户问泛化能力越弱,识别准确率越高;阈值越低,机器人越开放,对用户问泛化能力越强,识别准确率越低。 针对历史版本模型,可以根据当前模型调节直接返回答案阈值。 在“模型管理”

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  • GP Ant8裸金属服务器使用Megatron-Deepspeed训练GPT2并推理

    Megatron-Deepspeed是一个由NVIDIA开发基于PyTorch深度学习模型训练框架。它结合了两个强大工具:Megatron-LM和DeepSpeed,可在具有分布式计算能力系统上进行训练,并且充分利用了多个GPU深度学习加速并行处理能力。可以高效地训练大规模语言模型。 Megatro

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  • 查询作业资源规格

    Long 资源规格ID。 core String 资源规格核数。 cpu String 资源规格CPU内存。 gpu_num Integer 资源规格GPU个数。 gpu_type String 资源规格GPU类型。 spec_code String 云资源规格类型。 max_num

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  • (推荐)GPU加速型实例自动安装GPU驱动(Linux)

    04。 如果在支持Linux公共镜像中没有您需要操作系统及版本,请参考GPU加速型实例安装Tesla驱动及CUDA工具包,手动安装GPU驱动。 如果您使用是私有镜像,请确保镜像已安装了Cloud-init组件及安装GPU驱动所需依赖,且需使用驱动脚本所支持Linux操作系统及版本。

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  • 使用Kubeflow和Volcano实现典型AI训练任务

    Kubeflow在调度环境使用是Kubernetes默认调度器。而Kubernetes默认调度器最初主要是为长期运行服务设计,对于AI、大数据等批量和弹性调度方面还有很多不足。主要存在以下问题: 资源争抢问题 TensorFlow作业包含Ps和Worker两种不同角色,这两种角色Pod要

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  • 负载伸缩概述

    U CS 为您提供多集群工作负载自动扩缩能力。UCS负载伸缩能力可基于工作负载系统指标变动、自定义指标变动或固定时间周期对工作负载进行自动扩缩,以提升多集群工作负载可用性和稳定性。 UCS负载伸缩优势 UCS负载伸缩能力优势主要在于: 多集群:多集群场景下负载伸缩,可以对集群联邦中多个集群实行统一的负载伸缩策略。

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  • GPU设备显示异常

    local 否,请执行下一步。 查看实例Tesla驱动版本是否为510.xx.xx。 是,该驱动版本与镜像可能存在兼容性问题,建议更换驱动版本,操作指导,请参考安装GPU驱动。 否,请执行下一步。 请尝试重启 云服务器 ,再执行nvidia-smi查看GPU使用情况,确认是否正常。 如果问题依然存在,请联系客服。

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  • 监控GPU资源指标

    Grafana,从Grafana中看到Prometheus监控数据。 单击访问地址,访问Grafana,选择合适DashBoard,即可以查到相应聚合内容。 登录CCE控制台,选择一个已安装Prometheus插件集群,在左侧导航栏中选择“服务”。 单击右上角“YAML创

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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 使用GPU虚拟化 兼容Kubernetes默认GPU调度模式 父主题: GPU调度

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  • 创建Notebook实例

    设置为允许远程接入访问这个NotebookIP地址(例如本地PCIP地址或者访问机器外网IP地址,最多配置5个,用英文逗号隔开),不设置则表示无接入IP地址限制。 如果用户使用访问机器和ModelArts服务网络有隔离,则访问机器外网地址需要在主流搜索引擎中搜索“IP地

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  • 官方案例列表

    罩。 垃圾分类 自动学习 图像分类 该案例基于华为云AI开发者社区AI Gallery中数据集资产,让零AI基础开发者完成“图像分类”AI模型训练和部署。 开发工具样例列表 表2 Notebook样例列表 样例 镜像 对应功能 场景 说明 本地开发MindSpore模型迁移至云上训练

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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功能介绍。 乳腺癌数据集:基于医学图像中提取若干特征,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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  • Namespace和Network

    量规划等,确保有可用网络资源。 图1 命名空间与VPC子网关系 哪些情况下适合使用多个命名空间 因为Namespace可以实现部分环境隔离,当您项目和人员众多时候可以考虑根据项目属性,例如生产、测试、开发划分不同Namespace。 创建Namespace Names

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  • Namespace和Network

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  • (推荐)GPU加速型实例自动安装GPU驱动(Windows)

    如果GPU加速型实例已安装GPU驱动,需要先卸载原驱动后再安装新目标驱动。 当前仅部分GPU加速型实例规格、部分Windows操作系统版本支持通过脚本自动安装GPU驱动。 Windows Server 2016 数据中心版 Windows Server 2019 数据中心版 如果您规格、操作系统或驱动版本不支

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  • x86 V4实例(CPU采用Intel Broadwell架构)

    SSD 2 x 2*10GE GPU加速GPU加速型实例包括计算加速型(P系列)和图形加速型(G系列),提供优秀浮点计算能力,从容应对高实时、高并发海量计算场景。特别适合于深度学习、科学计算、CAE、3D动画渲染、CAD等应用。 表5 GPU加速型规格详情 规格名称/ID CPU

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  • 安装GPU指标集成插件

    确保云服务器的安装目录都有读写权限,并且安装成功后Telescope进程不会被其他软件关闭。 操作步骤(单节点安装) 安装命令参见操作步骤,需要替换安装命令中,-t后版本号为支持GPU采集插件版本号。 操作步骤(多节点批量安装) 参见操作步骤,需要替换安装命令中,-t后版本号为支持GPU采集插件版本号。 安装lspci工具

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  • 如何获得微认证的学习材料?

    如何获得微认证学习材料? 华为云开发者学堂提供在线视频课程,对应课程实验手册可以在微认证详情页面上获取。 父主题: 微认证课程学习常见问题

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