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

 
 

    ai训练平台gpu 更多内容
  • GPU负载

    GPU负载 使用Tensorflow训练神经网络 使用Nvidia-smi工具

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  • GPU调度

    GPU调度 GPU调度概述 准备GPU资源 创建GPU应用 监控GPU资源 父主题: 管理本地集群

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  • 查询训练作业详情

    node_count Integer 训练作业选择的资源副本数。 最小值:1 pool_id String 训练作业选择的资源池ID。 flavor_detail flavor_detail object 训练作业、算法的规格信息。 表43 flavor_detail 参数 参数类型 描述 flavor_type

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  • Notebook简介

    Notebook的详细操作指导,请参见Jupyter Notebook使用文档。 支持的AI引擎 Notebook提供的AI引擎是Python 3,适配CPU/GPU芯片。 父主题: 开发环境(Notebook)

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  • AI开发平台ModelArts接入LTS

    AI开发平台ModelArts接入LTS 支持AI开发平台ModelArts日志接入LTS。 具体接入方法请参见部署模型为在线服务。 父主题: 使用云服务接入LTS

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  • 分布式训练功能介绍

    分布式训练功能介绍 ModelArts提供了如下能力: 丰富的官方预置镜像,满足用户的需求。 支持基于预置镜像自定义制作专属开发环境,并保存使用。 丰富的教程,帮助用户快速适配分布式训练,使用分布式训练极大减少训练时间。 分布式训练调测的能力,可在PyCharm/VSCode/J

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  • 什么是AI平台咨询与规划服务?

    什么是AI平台咨询与规划服务? 华为云面向各行业AI应用的开发与研究,提供ModelArts平台支持类服务,针对客户不同阶段的需求,提供包括本地调用、模型优化、云上开发、模型迁移等支持服务。同时,能够帮助企业快速集成ModelArts平台能力到业务应用,能够针对客户的业务场景为企业提供场景化建模咨询服务。

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  • 查询训练作业列表

    node_count Integer 训练作业选择的资源副本数。 最小值:1 pool_id String 训练作业选择的资源池ID。 flavor_detail flavor_detail object 训练作业、算法的规格信息。 表45 flavor_detail 参数 参数类型 描述 flavor_type

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  • 功能介绍

    特征,供模型训练使用。 特征工程集成JupyterLab开发环境,提供数据探索工具,预置数据处理、模型训练等算子,支持代码可查看、可调试,是一站式的数据处理平台。 模型训练 集成VSCode开发工具,利用工具的便捷性,实现在线代码编写和调试。支持使用多种业界主流AI算法框架,如T

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  • 在ModelArts Standard上运行GPU单机单卡训练作业

    global best_acc1 args.gpu = gpu if args.gpu is not None: print("Use GPU: {} for training".format(args.gpu)) if args.distributed:

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  • 终止训练作业

    node_count Integer 训练作业选择的资源副本数。 pool_id String 训练作业选择的资源池ID。 flavor_detail FlavorDetail object 训练作业、算法的规格信息(该字段只有公共资源池存在)。 表43 FlavorDetail 参数 参数类型 描述

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  • Open-Sora 1.0基于Lite Server适配PyTorch NPU训练指导(6.3.905)

    /noise_train"目录 在NPU和GPU机器使用上面生成的固定随机数,分别跑一遍单机8卡训练,比较在相应目录下生成的loss.txt文件。在NPU训练前,需要将上面GPU单机单卡训练生成的"./noise_train"文件夹移到NPU相同目录下。NPU和GPU训练命令相同,如下。

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  • 查询训练作业详情

    node_count Integer 训练作业选择的资源副本数。 pool_id String 训练作业选择的资源池ID。 flavor_detail FlavorDetail object 训练作业、算法的规格信息(该字段只有公共资源池存在)。 表42 FlavorDetail 参数 参数类型 描述

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  • Tensorflow训练

    kubectl delete -f tf-mnist.yaml 使用GPU训练 TFJob可在GPU场景下进行,该场景需要集群中包含GPU节点,并安装合适的驱动。 在TFJob中指定GPU资源。 创建tf-gpu.yaml文件,示例如下: 该示例的主要功能是基于Tensorflo

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  • 卸载GPU加速型ECS的GPU驱动

    卸载GPU加速型E CS GPU驱动 操作场景 当GPU加速 云服务器 需手动卸载GPU驱动时,可参考本文档进行操作。 GPU驱动卸载命令与GPU驱动的安装方式和操作系统类型相关,例如: Windows操作系统卸载驱动 Linux操作系统卸载驱动 Windows操作系统卸载驱动 以Windows

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  • 历史待下线案例

    历史待下线案例 使用AI Gallery的订阅算法实现花卉识别 使用ModelArts PyCharm插件调试训练ResNet50图像分类模型 示例:从 0 到 1 制作 自定义镜像 并用于训练(PyTorch+CPU/GPU) 示例:从 0 到 1 制作自定义镜像并用于训练(MPI+CPU/GPU)

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  • 训练迁移快速入门案例

    环境。 开通裸金属 服务器 资源请参见DevServer资源开通,在裸金属服务器上搭建迁移环境请参见裸金属服务器环境配置指导,使用ModelArts提供的基础容器镜像请参见容器环境搭建。 训练代码迁移 前提条件 要迁移的训练任务代码在GPU上多次训练稳定可收敛。训练业务代码和数据,应

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  • 查询训练作业列表

    node_count Integer 训练作业选择的资源副本数。 pool_id String 训练作业选择的资源池ID。 flavor_detail FlavorDetail object 训练作业、算法的规格信息(该字段只有公共资源池存在)。 表45 FlavorDetail 参数 参数类型 描述

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  • GPU计算型

    GPU计算型 GPU计算单元包含的计算资源主要适用于政企用户部署GPU密集型业务到CloudPond上使用的场景,对应华为云ECS的实例包含Pi系列,用户可根据机型规格情况选择对应的计算资源商品。具体规格请参考表1。 表1 GPU计算单元 名称 算力配置 描述 GPU计算单元-汇聚型-2Pi2

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  • GPU相关问题

    CUDA in forked subprocess” 训练作业找不到GPU 日志提示“RuntimeError: CUDA error: an illegal memory access was encountered” 父主题: 训练作业

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  • 获取训练作业支持的AI预置框架

    : { "cpu_image_url" : "aip/horovod_tensorflow:train", "gpu_image_url" : "aip/horovod_tensorflow:train", "image_version" : "horovod_0

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