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跑tensorflow 更多内容
  • GPU故障处理

    GPU故障处理 前提条件 如需将GPU事件同步上报至AOM,集群中需安装云原生日志采集插件,您可前往AOM服务查看GPU插件隔离事件。 GPU插件隔离事件 当GPU显卡出现异常时,系统会将出现问题的GPU设备进行隔离,详细事件如表1所示。 表1 GPU插件隔离事件 事件原因 详细信息

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  • GPU函数管理

    GPU函数管理 Serverless GPU使用介绍 部署方式 函数模式

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  • GPU加速型

    计算加速型P2vs 计算加速型P2s(主售) 计算加速型P2v 计算加速型P1 推理加速型Pi2(主售) 推理加速型Pi1 相关操作链接: 适用于GPU加速实例的镜像列表 GPU加速型实例安装GRID驱动 GPU加速型实例安装Tesla驱动及CUDA工具包 表1 GPU加速实例总览 类别 实例

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  • ModelArts支持的AI框架

    with AI engine PyTorch1.10 and cuda10.2 是 是 tensorflow2.1-cuda10.1-cudnn7-ubuntu18.04 通用算法开发和训练基础镜像,预置AI引擎TensorFlow2.1 是 是 tensorflow1.13-cuda10

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  • 模型训练

    示例:从0到1制作 自定义镜像 并用于训练(Horovod-PyTorch+GPU) 示例:从0到1制作自定义镜像并用于训练(MindSpore+GPU) 示例:从0到1制作自定义镜像并用于训练(Tensorflow+GPU) 示例:从 0 到 1 制作自定义镜像并用于训练(MindSpore+Ascend)

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  • 官方案例列表

    使用的资源是GPU。 示例:从0到1制作自定义镜像并用于训练(Tensorflow+GPUTensorflow 镜像制作 自定义镜像训练 - 此案例介绍如何从0到1制作镜像,并使用该镜像在ModelArts平台上进行训练。镜像中使用的AI引擎Tensorflow,训练使用的资源是GPU。

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  • 示例:从0到1制作自定义镜像并用于训练

    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) 示例:从0到1制作自定义镜像并用于训练(Horovod-PyTorch+GPU) 示例:从0到1制作自定义镜像并用于训练(MindSpore+GPU) 示例:从0到

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  • 模型模板简介

    TensorFlow-py27通用模板 TensorFlow-py36通用模板 MXNet-py27通用模板 MXNet-py36通用模板 PyTorch-py27通用模板 PyTorch-py36通用模板 Caffe-CPU-py27通用模板 Caffe-GPU-py27通用模板 Caffe-CPU-py36通用模板

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  • GPU相关问题

    GPU相关问题 日志提示"No CUDA-capable device is detected" 日志提示“RuntimeError: connect() timed out” 日志提示“cuda runtime error (10) : invalid device ordinal

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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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  • 转换Caffe/TensorFlow网络模型

    本节介绍用户使用Caffe/Tensorflow等模型,如何通过OMG工具将其转换为昇腾AI处理器支持的离线模型。 约束及参数说明 使用OMG工具转换模型

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  • 转换Caffe/TensorFlow网络模型

    华为云帮助中心,为用户提供产品简介、价格说明、购买指南、用户指南、API参考、最佳实践、常见问题、视频帮助等技术文档,帮助您快速上手使用华为云服务。

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  • 为什么exec进入容器后执行GPU相关的操作报错?

    为什么exec进入容器后执行GPU相关的操作报错? 问题现象: exec进入容器后执行GPU相关的操作(例如nvidia-smi、使用tensorflow运行GPU训练任务等)报错“cannot open shared object file: No such file or directory”。

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  • GPU驱动故障

    GPU驱动故障 G系列弹性 云服务器 GPU驱动故障 GPU驱动异常怎么办? GPU驱动不可用 GPU设备显示异常 T4 GPU设备显示异常 GPU实例启动异常,查看系统日志发现NVIDIA驱动空指针访问怎么办?

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  • GPU设备检查

    检查节点是否存在gpu设备,gpu驱动是否安装且运行正常。edgectl check gpu无检查节点GPU设备:检查成功返回结果:检查失败返回结果:检查失败时,会打印错误码,用户可以根据错误码在所提供的文档链接中获取相应的帮忙。

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  • GPU视图

    赫兹 每张GPU卡的显存频率 GPU卡-PCle带宽 字节/秒 每张GPU卡的PCle带宽 指标清单 GPU视图使用的指标清单如下: 表2 GPU指标说明 指标名称 类型 说明 cce_gpu_gpu_utilization Gauge GPU卡算力使用率 cce_gpu_memory_utilization

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  • Tensorflow算子边界

    华为云帮助中心,为用户提供产品简介、价格说明、购买指南、用户指南、API参考、最佳实践、常见问题、视频帮助等技术文档,帮助您快速上手使用华为云服务。

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  • 使用常用框架训练模型

    cuda10.1 Caffe CPU/GPU x86_64 Ubuntu16.04 Caffe-1.0.0-python2.7 cuda8.0 MoXing是ModelArts团队自研的分布式训练加速框架,它构建于开源的深度学习引擎TensorFlowMXNetPyTorch、Kera

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  • 预置框架启动流程说明

    预置框架启动流程说明 PyTorch Tensorflow Ascend-Powered-Engine Horovod/MPI/MindSpore-GPU 父主题: 训练基础镜像详情介绍

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  • 部署本地服务进行调试

    议进行模型的工业应用。 当前版本支持部署本地服务Predictor的AI引擎为:“XGBoost”、“Scikit_Learn”、“PyTorch”、“TensorFlow”和“Spark_MLlib”。具体版本信息可参考支持的常用引擎及其Runtime。 示例代码 在ModelArts

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  • GPU设备显示异常

    是,该驱动版本与镜像可能存在兼容性问题,建议更换驱动版本,操作指导,请参考安装GPU驱动。 否,请执行下一步。 请尝试重启 服务器 ,再执行nvidia-smi查看GPU使用情况,确认是否正常。 如果问题依然存在,请联系客服。 父主题: GPU驱动故障

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