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计算资源池化 更多内容
  • GPU计算型

    GPU计算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E CS 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虚拟化

    GPU虚拟 GPU虚拟概述 准备GPU虚拟资源 使用GPU虚拟 兼容Kubernetes默认GPU调度模式 父主题: GPU调度

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  • 使用GPU虚拟化

    设备。 init容器不支持使用GPU虚拟资源。 GPU虚拟支持显存隔离、显存与算力隔离两种隔离模式。单个GPU卡仅支持调度同一种隔离模式的工作负载。 使用GPU虚拟后,不支持使用Autoscaler插件自动扩缩容GPU虚拟节点。 XGPU服务的隔离功能不支持以UVM的方式申请显存,即调用CUDA

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  • GPU虚拟化概述

    GPU虚拟概述 CCE GPU虚拟采用自研xGPU虚拟技术,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,虚拟的方案更加灵活,最大程度保证业务稳定的前提下,可以完全由用户自己定义使用的GPU量,提高GPU利用率。

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  • 准备GPU虚拟化资源

    准备GPU虚拟资源 CCE GPU虚拟采用自研xGPU虚拟技术,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。本文介绍如何在GPU节点上实现GPU的调度和隔离能力。 前提条件 配置 支持版本 集群版本 v1.23.8-r0、v1.25

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  • 创建共享资源池

    开始执行批量计算前,请先创建资源池环境。 登录BCE控制台,在左侧导航栏单击“资源池管理”。 在“共享资源池”页签,单击“创建共享资源池”。 图1 创建共享资源池 在“创建共享资源池”页面中,填写基础信息,并选择资源池所在的命名空间,具体参数如表1所示。 表1 创建共享资源池 参数 说明

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  • GPU调度

    GPU调度 GPU节点驱动版本 使用Kubernetes默认GPU调度 GPU虚拟 监控GPU资源指标 基于GPU监控指标的工作负载弹性伸缩配置 GPU虚拟节点弹性伸缩配置 GPU故障处理 父主题: 调度

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  • Standard资源管理

    专属资源池为用户提供独立的计算集群、网络,不同用户间的专属资源池物理隔离,公共资源池仅提供逻辑隔离,专属资源池的隔离性、安全性要高于公共资源池。 专属资源池用户资源独享,在资源充足的情况下,作业是不会排队的;而公共资源池使用共享资源,在任何时候都有可能排队。 专属资源池支持打通用户的网络,在该专属资源

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  • 专属计算资源池的内存分配率是如何计算的?

    用内存包括用户弹性 云服务器 中可使用的内存(即弹性 服务器 规格所定义大小的内存)及为了管理该云服务器所需要消耗的DeC物理服务器的可用内存。管理该云服务器所需要消耗的DeC物理服务器可用内存通常约占弹性云服务器定义内存规格的1%~2%,该部分内存无法被弹性云服务器使用。 空闲:未被

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  • 命名空间

    当前云容器实例提供“通用计算型”和“GPU加速型”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。 通用计算型:支持创建含CPU资源的容器实例,适用于通用计算场景。 GPU加速型:支持创建含GPU资源的容器实例,适用于深度学习、科学计算、视频处理等场景。

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  • 查询边缘资源池详情

    arch String 计算机架构。 enable_gpu Boolean 是否使用GPU。 enable_npu Boolean 是否使用NPU。 memory Integer 内存大小。 gpu_info Array of GpuInfo objects GPU信息。 npu_info

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  • 产品优势

    相较于传统的批量计算服务,容器批量计算提供更易用、更优的调度、更完善的硬件生态、更极致的弹性能力。 更易用 编排可视:编排可视,便于复杂任务流程的呈现、精细调整与管理,提供Argo/WDL/GCS三种工作流编排方式。 多集群混合调度:支持CCE、CCI作为集群资源池,并且支持不同资源池的混合调度。

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  • 管理边缘小站

    ond一体机柜。 可用:表示已在用户数据中心部署CloudPond一体机柜。 该状态下可以正常使用CloudPond创建和管理业务资源。 不可用:表示小站运行时出现故障,暂不可用。 请联系华为云运维团队进行联合定位和解决故障。 部署中:表示CloudPond一体机柜正在用户数据中心进行部署中。

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  • GPU故障处理

    470系列占用更多。 若发现GPU虚拟的可用显存远小于GPU卡的物理显存,一般是因为存在一些非GPU虚拟发放的容器,占用了显存。 通过CCE控制台或kubectl命令,将目标节点的GPU负载排空。 执行rmmod xgpu_km,进行GPU虚拟模块的删除。 通过CCE控制台

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  • 创建GPU函数

    创建GPU函数 GPU函数概述 自定义镜像 方式创建GPU函数 定制运行时方式创建GPU函数 父主题: 创建函数

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  • GPU调度概述

    GPU调度概述 工作负载支持使用节点GPU资源,GPU资源使用可以分为如下两种模式: GPU静态分配(共享/独享):按比例给Pod分配GPU显卡资源,支持独享(分配单张/多张显卡)和共享(部分显卡)方式。 GPU虚拟:UCS On Premises GPU采用xGPU虚拟技术

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  • GPU驱动概述

    GPU驱动概述 GPU驱动概述 在使用GPU加速型实例前,请确保实例已安装GPU驱动以获得相应的GPU加速能力。 GPU加速型实例支持两种类型的驱动:GRID驱动和Tesla驱动。 当前已支持使用自动脚本安装GPU驱动,建议优先使用自动安装方式,脚本获取以及安装指导请参考(推荐

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  • GPU加速型

    M60(GPU直通) 2048 4.8TFLOPS单精度浮点计算 云桌面、图像渲染、3D可视、重载图形设计。 - 图形加速型 G1 NVIDIA M60(GPU虚拟) 2048 4.8TFLOPS单精度浮点计算 云桌面、图像渲染、3D可视、重载图形设计。 - 计算加速型 P2vs

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  • Standard资源池功能介绍

    在AI开发时使用Standard资源池 ModelArts Standard资源池说明 在使用ModelArts进行AI开发时,您可以选择使用如下两种资源池: 专属资源池:专属资源池不与其他用户共享,资源更可控。在使用专属资源池之前,您需要先创建一个专属资源池,然后在AI开发过程中选择此专属资源池。 公共

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  • 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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