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

 
 

    便宜的GPU云服务器 更多内容
  • Step1 准备Docker机器并配置环境信息

    准备一台具有Docker功能机器,如果没有,建议申请一台弹性 云服务器 并购买弹性公网IP,并在准备好机器上安装必要软件。 ModelArts提供了ubuntu系统脚本,方便安装docker。 本地Linux机器操作等同E CS 服务器 操作,请参考本案例。 创建ECS服务器 登录ECS控

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  • 训练作业找不到GPU

    GPU。 处理方法 根据报错提示,请您排查代码,是否已添加以下配置,设置该程序可见GPU: os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0,1,2,3,4,5,6,7' 其中,0为服务器GPU编号,可以为0,1,2,3等,表明对程序可见GP

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  • 准备GPU虚拟化资源

    dia.com/gpu资源工作负载删除才可重新调度。 单击“安装”。 步骤二:创建GPU节点 您需要在集群中创建支持GPU虚拟化节点以使用GPU虚拟化功能,具体操作步骤请参见创建节点或创建节点池。 如果您集群中已有符合前提条件GPU节点,您可以跳过此步骤。 步骤三(可选):修改Volcano调度策略

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  • 选择GPU节点驱动版本

    选择CCE推荐GPU驱动版本列表中提供GPU驱动版本。若CCE推荐驱动版本无法匹配您使用CUDA Toolkit版本,必须使用非推荐驱动版本,则需要您自行验证机型、系统及驱动版本间配套兼容性。 CUDA Toolit版本 兼容性所需最低驱动版本(Linux x86_64)

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  • Horovod/MPI/MindSpore-GPU

    TUNE_ENV_FILE:将worker-0的如下env,广播到当前训练作业其他worker节点。 MA_ 前缀env SHARED_ 前缀env S3_ 前缀env PATHenv VC_WORKER_ 前缀env SCC前缀env CRED前缀env env|grep -E '^MA_|^

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  • 监控指标说明

    值之间差异程度值。 求和值:指在聚合周期内原始值相加得到值。 原始值 比较关系 比较检测指标值和阈值关系。 比较关系分为>、>=、<、<=。 > 阈值 设置监控指标达到临界值。 70 弹性伸缩支持监控指标 弹性伸缩支持监控指标如表1所示。 表1 弹性伸缩支持监控指标

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  • 如何处理infoROM错误

    容未被使用)。 问题影响 可能影响ECC相关非易失数据记录,导致本该隔离GPU内存页面继续使用。 处理方法 如果用户业务暂未受损,则无需处理。 通知用户停止业务,执行虚拟机迁移,并根据故障信息收集章节收集故障信息后,联系技术支持处理。 父主题: 显卡故障诊断及处理方法

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  • 步骤三:集群与应用创建

    安装模式:该模式应用需要一个额外应用安装包,该安装包会在添加云服务器上解压并运行。 预装模式:该模式应用程序已经安装在云服务器镜像中,无需额外应用安装包。 说明: 预装模式3D应用,部署云服务器时无安装包区域限制。 安装 应用安装包 用于在GPU加速型云服务器中安装打包好应用内

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  • 应用场景

    高计算能力、高吞吐量场景。例如科学计算、基因工程、游戏动画、生物制药计算和存储系统。 推荐使用高性能计算型弹性云服务器,主要使用在受计算限制高性能处理器应用程序上,适合要求提供海量并行计算资源、高性能基础设施服务,需要达到高性能计算和海量存储,对渲染效率有一定保障场景。 更多信息,请参见高性能计算型。

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  • 使用Kubernetes默认GPU调度

    通过nvidia.com/gpu指定申请GPU数量,支持申请设置为小于1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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  • 鲲鹏CentOS 7和中标麒麟NKASV 7云服务器使用GNOME图形化后鼠标不可用怎么办?

    conf 执行以下命令生成xorg.conf配置模板。 Xorg :0 -configure 生成文件位于/root/xorg.conf.new 。 如果已经使用了图形化界面,请执行以下命令: Xorg :2 -configure 执行后生成文件位于/root/xorg.conf

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  • GPU A系列裸金属服务器没有任务,GPU被占用问题

    GPU A系列裸金属服务器没有任务,GPU被占用问题 问题现象 服务器没有任务,但GPU显示被占用。 图1 显卡运行状态 处理方法 nvidia-smi -pm 1 父主题: FAQ

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  • 异构类实例安装支持对应监控的CES Agent(Linux)

    1”是telescope版本号。 当支持GPU监控CES Agent安装成功,且数据采集正常时,可以将此ECS作为跳板机,通过批量安装脚本依次为其他ECS批量安装支持GPU监控CES Agent。 收集需要批量安装支持GPU监控CES Agent所有ECSIP地址和root用户密码,以iplist

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  • “故障”状态的弹性云服务器还会计费吗?

    “故障”状态弹性云服务器还会计费吗? 按需计费弹性云服务器,当状态为“故障”时,基础资源(vCPU、内存、镜像、GPU)不再计费,绑定云硬盘(包括系统盘、数据盘)、弹性公网IP、带宽等资源按各自产品计费方法(“包年/包月”或“按需计费”)进行收费。 包年/包月弹性云服务器

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  • 准备GPU虚拟化资源

    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 如果您集群中已有符合基础规划GPU节点,您可以跳过此步骤。 在集群中纳管支持GPU虚拟化节点,具体操作步骤请参见纳管节点。 纳管成功后,给对应支持GPU虚拟化节点打上“accelerator:

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  • 创建GPU虚拟化应用

    对于单张GPU卡: 最多虚拟化为20个GPU虚拟设备。 最多调度20个使用隔离能力Pod。 仅支持调度相同隔离模式(GPU虚拟化支持显存隔离、显存与算力隔离两种隔离模式。)工作负载。 对于同一工作负载中不同容器: 仅支持配置单一显卡型号,不支持混合配置两种及以上GPU显卡型号。

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  • 监控GPU虚拟化资源

    监控GPU虚拟化资源 本章介绍如何在UCS控制台界面查看GPU虚拟化资源全局监控指标。 前提条件 完成GPU虚拟化资源准备。 当前本地集群内存在节点开启GPU虚拟化能力。 当前本地集群开启了监控能力。 GPU虚拟化监控 登录UCS控制台,在左侧导航栏选择“容器智能分析”。 选择

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  • Serverless GPU使用介绍

    Serverless GPU使用介绍 概述 应用场景 父主题: GPU函数管理

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  • “故障”状态的弹性云服务器还会计费吗?

    “故障”状态弹性云服务器还会计费吗? 按需计费弹性云服务器,当状态为“故障”时,基础资源(vCPU、内存、镜像、GPU)不再计费,绑定云硬盘(包括系统盘、数据盘)、弹性公网IP、带宽等资源按各自产品计费方法(“包年/包月”或“按需计费”)进行收费。 包年/包月弹性云服务器

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  • 如何处理用户的虚拟机报错:“由于该设备有问题,Windows已将其停止”问题

    如果用户使用是vGPU实例,确认实例安装驱动与主机驱动版本是否匹配。 登录实例所在主机。 执行nvidia-smi命令,查看驱动版本,并对照版本配套关系。 版本配套关系:https://docs.nvidia.com/grid/index.html 处理方法 重启GPU 弹性云服务器

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  • 纳管云服务器

    根据界面提示,填写如下参数信息: 部署云服务器:选择“纳管”。 选择云服务器:勾选需要纳管云服务器。 为保证云服务器在VR云渲游平台正常使用,云服务器纳管后会自动重装系统,以安装必要运行软件。 将鼠标放置在不可纳管云服务器上,可查看该云服务器不能纳管具体原因。 支持纳管云服务器必须满足以下条件:

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