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云计算 更多内容
  • 专属计算资源池的内存分配率是如何计算的?

    务器管理内存容量”。物理 服务器 管理内存容量通常包括XEN,Kdump等管理弹性 云服务器 时所需要内存总量,该部分内存无法作为弹性云服务器操作系统所使用内存,约占分配给用户可用物理内存2%~3%。 分配:已用内存容量,统计已经分配给用户可用物理内存上被已创建弹性云服务

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  • 扫描任务的得分是如何计算的?

    扫描任务得分是如何计算? 扫描任务被创建后,初始得分是一百分,任务扫描完成后,根据扫描出漏洞级别会扣除相应分数。 网站扫描: 高危漏洞,一个扣10分,最多扣60分(6个)。 中危漏洞, 一个扣3分,最多扣45分(15个)。 低危漏洞, 一个扣1分,最多扣30分(30个)。

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  • 手动安装GPU加速型ECS的GRID驱动

    计算加速也需要图形加速场景。 使用公共镜像创建图形加速型(G系列)实例默认已安装特定版本GRID驱动,但GRID License需自行购买和配置使用。 使用私有镜像创建GPU加速型实例,则需要安装GRID驱动并自行购买和配置使用GRID License。 如果通过私有镜像

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  • 如何配置Pod使用GPU节点的加速能力?

    如何配置Pod使用GPU节点加速能力? 问题描述 我已经购买了GPU节点,但运行速度还是很慢,请问如何配置Pod使用GPU节点加速能力。 解答 方案1: 建议您将集群中GPU节点不可调度污点去掉,以便GPU插件驱动能够正常安装,同时您需要安装高版本GPU驱动。 如果您集群中有非

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  • CCE推荐的GPU驱动版本列表

    CCE推荐GPU驱动版本列表 对于CCE集群,各系统推荐使用驱动版本如下表,若使用非CCE推荐驱动版本,需要您自行验证机型、系统及驱动版本间配套兼容性。您可以根据您应用所使用CUDA Toolkit版本,对照CUDA Toolkit与NVIDIA驱动版本兼容性列表,选择合适的NVIDIA驱动版本。

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  • GPU虚拟化概述

    GPU虚拟化概述 U CS On Premises GPU采用xGPU虚拟化技术,能够动态对GPU设备显存与算力进行划分,单个GPU卡最多虚拟化成20个GPU虚拟设备。相对于静态分配来说,虚拟化方案更加灵活,最大程度保证业务稳定前提下,可以完全由用户定义使用GPU数量,提高GPU利用率。

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  • 实时推理场景

    除冷启动延时影响,满足实时推理业务低延迟响应要求,可以通过配置预留GPU实例来实现。更多关于预留模式信息,请参见预留实例管理。 服务质量优先,服务成本次优 预留GPU实例计费周期不同于按量GPU实例,预留GPU实例是以实例存活生命周期进行计费,而不考虑实例活跃与闲置(不

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  • WAF是如何计算域名个数的?

    域名 和9个与其相关子域名或泛域名。 同一个域名对应不同端口视为不同域名,例如www.example.com:8080和www.example.com:8081视为两个不同域名,将占用两个不同域名防护额度。 WAF支持上传证书套数和WAF支持防护域名个数相同。例如,购

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  • 计算增值服务

    计算增值服务 鲲鹏计算移植专家服务 鲲鹏全栈调优支持服务 鲲鹏工程师培训及认证服务 鲲鹏工程师进阶培训及认证服务 鲲鹏人才培养专家进阶服务 鲲鹏物理资源服务 父主题: 上与实施

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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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  • 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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  • 查询ModelArts计算节点规格

    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 Int 资源规格GPU个数。 gpu_type String 资源规格GPU类型。 spec_code String 资源规格类型。 max_num

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  • 安装并配置GPU驱动

    安装并配置GPU驱动 背景信息 对于使用GPU边缘节点,在纳管边缘节点前,需要安装并配置GPU驱动。 IEF当前支持Nvidia Tesla系列P4、P40、T4等型号GPU,支持CUDA Toolkit 8.0至10.0版本对应驱动。 操作步骤 安装GPU驱动。 下载GPU驱动,推荐驱动链接:

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  • 安装并配置GPU驱动

    安装并配置GPU驱动 背景信息 对于使用GPU边缘节点,在纳管边缘节点前,需要安装并配置GPU驱动。 IEF当前支持Nvidia Tesla系列P4、P40、T4等型号GPU,支持CUDA Toolkit 8.0至10.0版本对应驱动。 操作步骤 安装GPU驱动。 下载GPU驱动,推荐驱动链接:

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  • 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,对应操作方法如下: CES监控事件通知:配置GPUCES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GPU驱动版本 父主题: GPU调度

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  • 使用GPU虚拟化

    显存:显存值单位为MiB,需为正整数,且为128倍数。若配置显存超过单张GPU显存,将会出现无法调度状况。 算力:算力值单位为%,需为5倍数,且最大不超过100。 当显存设置为单张GPU容量上限或算力设置为100%时,将会使用整张GPU卡。 使用GPU虚拟化时,工作负载调度器将默认指定为Volcano且不可更改。

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  • 应用GPU资源调度方式

    应用GPU资源调度方式 IEF支持多应用共享方式使用GPU显卡。 IEF支持单个应用使用多个GPU显卡。 GPU资源调度基于GPU显存容量,调度采用GPU显存预分配方式而非实时GPU显存资源。 当应用需要使用GPU显存资源小于单个GPU卡显存时,支持以共享方式进行资源调度,对

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  • gpu-device-plugin

    Nvidia驱动:您可使用CCE提供驱动地址或手动填写自定义Nvidia驱动地址,集群下全部GPU节点将使用相同驱动。 GPU虚拟化功能仅支持470.57.02、470.103.01、470.141.03、510.39.01、510.47.03版本GPU驱动。 建议您使用CCE提供驱动地址,以满足驱动版本的要求。

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  • GPU实例故障自诊断

    GPU实例故障自诊断 GPU实例故障,如果已安装GPU监控CES Agent,当GPU服务器出现异常时则会产生事件通知,可以及时发现问题避免造成用户损失。如果没有安装CES Agent,只能依赖用户对故障监控情况,发现故障后及时联系技术支持处理。 GPU实例故障处理流程 GPU实例故障分类列表

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  • GPU插件检查异常处理

    GPU插件检查异常处理 检查项内容 检查到本次升级涉及GPU插件,可能影响新建GPU节点时GPU驱动安装。 解决方案 由于当前GPU插件驱动配置由您自行配置,需要您验证两者兼容性。建议您在测试环境验证安装升级目标版本GPU插件,并配置当前GPU驱动后,测试创建节点是否正常使用。

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