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

 
 

    gpu和深度学习 更多内容
  • 负载伸缩概述

    多功能:支持基于系统指标变动、自定义指标变动固定时间周期进行负载伸缩,实现复杂场景下的负载伸缩。 多场景:使用场景广泛,典型的场景包含在线业务弹性、大规模计算训练、深度学习GPU或共享GPU的训练与推理。 负载伸缩实现机制 U CS 的负载伸缩能力是由FederatedHPACronFederate

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  • 如何提升训练效率,同时减少与OBS的交互?

    如何提升训练效率,同时减少与OBS的交互? 场景描述 在使用ModelArts进行自定义深度学习训练时,训练数据通常存储在对象存储服务(OBS)中,且训练数据较大时(如200GB以上),每次都需要使用GPU资源池进行训练,且训练效率低。 希望提升训练效率,同时减少与 对象存储OBS 的交互。可通过如下方式进行调整优化。

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  • 安装GPU指标集成插件

    安装GPU指标集成插件 操作场景 通过在GPU加速型Linux实例上安装GPU监控插件,可以为用户提供系统级、主动式、细颗粒度的GPU监控,包含GPU指标收集GPU系统事件上报。GPU支持监控的指标,参见GPU指标。 本章节介绍如何通过CES监控Agent安装脚本为GPU加速型实例安装新版GPU监控插件:

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  • PyTorch迁移精度调优

    训练。 生成精度对比表。 dump得到NPUGPU数据的之后,会得到保存api完整输入输出Tensor的“.npy”文件以及保存API简单统计信息的“.pkl”文件。在compare对比时,需要分别指定NPUGPU的pkl文件路径dump数据路径(具体参数请按实际路径填写),compare

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  • 方案概述

    成快速户型图生成 户型图部件自动识别:利用深度学习技术,自动识别2D户型图的墙体、门窗、比例尺。 户型图精校:利用比例尺生成3D真实世界坐标点,呈现精准户型 图2 户型图 硬装、柜体智能布置 自动化精装设计:基于AI大数据,通过深度学习16.3亿图纸方案,实现精装方案自动设计.

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  • GPU驱动不可用

    方法一:重新启动,选择安装GPU驱动时的内核版本,即可使用GPU驱动。 在 云服务器 操作列下单击“远程登录 > 立即登录”。 单击远程登录操作面板上方的“发送CtrlAltDel”按钮,重启虚拟机。 然后快速刷新页面,按上下键,阻止系统继续启动,选择安装GPU驱动时的内核版本进入系统

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  • GPU虚拟化概述

    PU利用率。 GPU虚拟化的优势 UCS On Premises提供的GPU虚拟化功能优势如下: 灵活:精细配置GPU算力占比及显存大小,算力分配粒度为5%GPU,显存分配粒度达MB级别。 隔离:支持显存算力的严格隔离,支持单显存隔离,算力与显存同时隔离两类场景。 兼容:业务无

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  • 方案概述

    主要优势 详细描述 1 存算分离,资源利用率高 GPU/NPU算力SFS Turbo存储解耦,各自按需扩容,资源利用率提升。 2 SFS Turbo高性能,加速训练过程 训练数据集高速读取,避免GPU/NPU因存储I/O等待产生空闲,提升GPU/NPU利用率。 大模型TB级Checkp

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  • 查询作业资源规格

    String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID名称。 表2 查询检索参数说明 参数 是否为必选 参数类型 说明 job_type 否 String 指定作业的类型,可选的有“train”“inference”。查询自动学习资源规格无需此参数。 engine_id 否 Long

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  • Namespace和Network

    NamespaceNetwork Namespace(命名空间)是一种在多个用户之间划分资源的方法。适用于用户中存在多个团队或项目的情况。当前云容器实例提供“通用计算型”GPU型”两种类型的资源,创建命名空间时需要选择资源类型,后续创建的负载中容器就运行在此类型的集群上。

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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的边缘节点,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版本对应的驱动。 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的边缘节点,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版本对应的驱动。 操作步骤 安装GPU驱动。 下载GPU驱动,推荐驱动链接:

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  • 使用GPU虚拟化

    使用GPU虚拟化 本文介绍如何使用GPU虚拟化能力实现算力显存隔离,高效利用GPU设备资源。 前提条件 已完成GPU虚拟化资源准备。 如果您需要通过命令行创建,需要使用kubectl连接到集群,详情请参见通过kubectl连接集群。 约束与限制 单个GPU卡最多虚拟化成20个GPU虚拟设备。

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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推荐的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的GPU驱动版本 父主题: GPU调度

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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,对应的操作方法如下: CES监控事件通知:配置GPU的CES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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  • 方案概述

    针对AI训练场景中面临的问题,华为云提供了基于对象存储服务OBS+高性能文件服务SFS Turbo的AI云存储解决方案,如图所示,华为云高性能文件服务SFS Turbo HPC型支持OBS数据联动,您可以通过SFS Turbo HPC型文件系统来加速对OBS对象存储中的数据访问,并将生成的结

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  • 方案概述

    针对AI训练场景中面临的问题,华为云提供了基于对象存储服务OBS+高性能文件服务SFS Turbo的AI云存储解决方案,如图所示,华为云高性能文件服务SFS Turbo HPC型支持OBS数据联动,您可以通过SFS Turbo HPC型文件系统来加速对OBS对象存储中的数据访问,并将生成的结

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  • 华为企业人工智能高级开发者培训

    必备的知识技能。 培训内容 培训内容 说明 神经网络基础 介绍深度学习预备知识,人工神经网络,深度前馈网络,反向传播神经网络架构设计 图像处理理论应用 介绍计算机视觉概览,数字图像处理基础,图像预处理技术,图像处理基本任务,特征提取传统图像处理算法,深度学习卷积神经网络相关知识

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  • ModelArts与DLS服务的区别?

    rts集成了深度学习机器学习技术,同时ModelArts是一站式的 AI开发平台 ,从数据标注、算法开发、模型训练及部署,管理全周期的AI流程。直白点解释,ModelArts包含并支持DLS中的功能特性。当前,DLS服务已从华为云下线,深度学习技术相关的功能可以直接在ModelAr

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  • 自动学习

    自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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  • 目标集群资源规划

    CCE集群:支持虚拟机节点。基于高性能网络模型提供全方位、多场景安全稳定的容器运行环境。 CCE Turbo 集群:基于云原生基础设施构建的云原生2.0容器引擎服务,具备软硬协同、网络无损、安全可靠调度智能的优势,为用户提供一站式、高性价比的全新容器服务体验。支持裸金属节点。 CCE集群 *网络模型

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