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

    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。 v1.27及以下的集群中,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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  • 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 CCE AI套件(NVIDIA GPU)插件使用DCGM-Exporter监控GPU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

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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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  • 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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  • Standard资源池功能介绍

    捷。 专属资源池和公共资源池的能力主要差异如下: 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。

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  • 创建Standard专属资源池

    创建Standard专属资源池 在AI开发过程中,由于业务需求的多样和资源使用的复杂性,为满足特定业务对资源确定性、安全性、高效性的严格要求,创建专属资源池成为必要举措。 专属资源池是一种为特定用户、业务或项目专门划分和预留的资源集合,这些资源在物理或逻辑上与其他资源隔离开来,以确保特定需求能够得到满足。

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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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  • 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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  • Standard资源管理

    如下两种资源池: 专属资源池:专属资源池提供独享的计算资源,不与其他用户共享,资源更可控。使用ModelArts Standard开发平台的训练作业、部署模型以及开发环境时,可以使用Standard专属资源池计算资源。使用前,您需要先购买创建一个专属资源池。 公共资源池:公共资

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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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  • 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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  • 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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  • 约束与限制

    表1 规格说明 资源类型 规格 说明 计算资源 所有按需计费、包年/包月、套餐包中的计算资源规格,包括CPU、GPU和NPU 购买的所有类型的计算资源均不支持跨Region使用。 计算资源 套餐包 套餐包仅用于公共资源池,不能用于专属资源池。 配额限制 查看每个配额项目支持的默认

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  • 训练作业容错检查

    隔离故障节点后,系统会在新的计算节点上重新创建训练作业。如果资源池规格紧张,重新下发的训练作业会以第一优先级进行排队。如果排队时间超过30分钟,训练作业会自动退出。该现象表明资源池规格任务紧张,训练作业无法正常启动,推荐您购买专属资源池补充计算节点。 如果您使用专属资源池创建训练作业,容错

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