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与深度学习 更多内容
  • 训练作业找不到GPU

    GPU。 处理方法 根据报错提示,请您排查代码,是否已添加以下配置,设置该程序可见的GPU: os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0,1,2,3,4,5,6,7' 其中,0为 服务器 GPU编号,可以为0,1,2,3等,表明对程序可见的GP

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  • 选择GPU节点驱动版本

    官方已预装CUDA Toolkit的基础镜像构建应用容器镜像。GPU驱动和CUDA Toolkit版本需要配套才可以正常使用GPU资源。 您可以使用nvidia-smi命令查看的节点上驱动信息,确定Nvidia驱动CUDA Toolkit版本的配套关系,如下图,驱动版本为470

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  • 准备GPU虚拟化资源

    准备GPU虚拟化资源 CCE GPU虚拟化采用自研xGPU虚拟化技术,能够动态对GPU设备显存算力进行划分,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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  • 环境准备

    接接入到云上环境中完成迁移开发调测,最终生成适配昇腾的推理应用。 当前支持以下两种迁移环境搭建方式: ModelArts Standard:在Notebook中,使用预置镜像进行。 ModelArts Lite DevServer:在裸金属服务器中 ,自助配置好存储、安装固件、驱动、配置网络等。

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  • 自动学习简介

    景,则可以上传产品图片,将图片标注“合格”、“不合格”,通过训练部署模型,实现产品的质检。 物体检测 物体检测项目,是检测图片中物体的类别位置。需要添加图片,用合适的框标注物体作为训练集,进行训练输出模型。适用于一张图片中要识别多个物体或者物体的计数等。可应用于园区人员穿戴规范检测和物品摆放的无人巡检。

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  • 算法备案公示

    。在特定场景中,可替代人快速生成视频内容,提升内容生成的效率。 算法运行机制 训练阶段输入预先获取的高质量语音及其表情基系数,通过学习获得语音特征表情基系数的关系。 用户使用时,输入音频流或音频文件。 音频经过安全审核后,进入下一步操作,否则不返回结果。 对音频特征提取后,获取

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  • 创建模型不同方式的场景介绍

    存储服务(OBS)中的元模型和容器镜像中的元模型,可对所有迭代和调试的模型进行统一管理。 约束限制 自动学习项目中,在完成模型部署后,其生成的模型也将自动上传至模型列表中。但是自动学习生成的模型无法下载,只能用于部署上线。 创建模型、管理模型版本等功能目前是免费开放给所有用户,使用此功能不会产生费用。

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  • 如何避免非GPU/NPU负载调度到GPU/NPU节点?

    登录CCE控制台,单击集群名称进入集群。 在左侧列表中选择“节点管理”,勾选GPU/NPU节点,并单击“标签污点管理”。 单击“新增批量操作”,为GPU/NPU节点添加污点。 选择“污点(Taints)”,并填写键值污点效果。示例中,为GPU/NPU节点添加accelerator=true:NoSchedule的污点。

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  • 应用GPU资源调度方式

    应用GPU资源调度方式 IEF支持多应用共享的方式使用GPU显卡。 IEF支持单个应用使用多个GPU显卡。 GPU资源调度基于GPU显存容量,调度采用GPU显存预分配方式而非实时GPU显存资源。 当应用需要使用的GPU显存资源小于单个GPU卡显存时,支持以共享方式进行资源调度,对

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  • GPU插件检查异常处理

    您可以执行以下步骤确认GPU插件的升级目标版本当前驱动配置。 登录CCE控制台,前往“插件中心”处查看CCE AI套件(NVIDIA GPU)插件。 单击该插件的“升级”按钮,查看插件目标版本及驱动版本。 在测试环境验证安装升级目标版本的GPU插件,并配置当前GPU驱动后,测试创建节点是否正常使用。

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  • GPU虚拟化概述

    AI套件(NVIDIA GPU)插件:2.0.5及以上版本 约束限制 单个GPU卡最多虚拟化成20个GPU虚拟设备。 init容器不支持使用GPU虚拟化资源。 GPU虚拟化支持显存隔离、显存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虚拟化后,不支

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  • gpu-device-plugin

    gpu-device-plugin 插件简介 gpu-device-plugin插件是支持在容器中使用GPU显卡的设备管理插件,集群中使用GPU节点时必须安装本插件。 约束限制 下载的驱动必须是后缀为“.run”的文件。 仅支持Nvidia Tesla驱动,不支持GRID驱动。

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  • CCE AI套件(NVIDIA GPU)

    代表插件本身功能正常,驱动是否安装成功无关。 对于GPU驱动版本您业务应用的兼容性(GPU驱动版本CUDA库版本的兼容性),CCE不做保证,请您自行验证。 对于已经安装GPU驱动的自定义操作系统镜像,CCE无法保证其提供的GPU驱动CCE其他GPU组件兼容(例如监控组件等)。

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  • GPU实例故障自诊断

    GPU实例故障自诊断 GPU实例故障,如果已安装GPU监控的CES Agent,当GPU服务器出现异常时则会产生事件通知,可以及时发现问题避免造成用户损失。如果没有安装CES Agent,只能依赖用户对故障的监控情况,发现故障后及时联系技术支持处理。 GPU实例故障处理流程 GPU实例故障分类列表

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  • CCE AI套件(NVIDIA GPU)

    driver_version 是 String 插件安装驱动时,插件里负责安装驱动的Pod的镜像tag,一般device_version相同 obs_url 是 String 当从默认驱动地址中下载GPU驱动时,该值为GPU的驱动地址 swr_addr 是 String 镜像仓库地址 swr_user 是

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  • x86 V4实例(CPU采用Intel Broadwell架构)

    SSD 2 x 2*10GE GPU加速GPU加速型实例包括计算加速型(P系列)和图形加速型(G系列),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。特别适合于深度学习、科学计算、CAE、3D动画渲染、CAD等应用。 表5 GPU加速型规格详情 规格名称/ID CPU

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  • 路网数字化服务-成长地图

    3分钟创建一个游戏类容器应用 网络安全 什么是E CS 创建容器应用基本流程 快速创建一个kubernetes集群 3分钟创建一个游戏类容器应用 运维监控 什么是ECS 创建容器应用基本流程 快速创建一个kubernetes集群 3分钟创建一个游戏类容器应用 资源管理 什么是ECS 创建容器应用基本流程

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  • 成长地图

    CCE云容器引擎是否支持负载均衡? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? 更多 远程登录 应用容器化改造介绍

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  • 使用CodeLab免费体验Notebook

    需要进行环境准备,需要等待1~2分钟才可顺利进入开发页面,请耐心等待。 CodeLab的内部环境依托Notebook功能,因此其工作环境,JupyterLab界面相似。 体验CodeLab 进入CodeLab主页。 从管理控制台总览页进入,展示CodeLab首页。 图2 CodeLab首页

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  • 新建联邦学习作业

    状态码: 200 新建联邦学习作业成功 { "job_id" : "c098faeb38384be8932539bb6fbc28d3" } 状态码 状态码 描述 200 新建联邦学习作业成功 401 操作无权限 500 内部服务器错误 父主题: 可信联邦学习作业管理

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  • 删除联邦学习作业

    删除联邦学习作业 功能介绍 删除联邦学习作业 调用方法 请参见如何调用API。 URI DELETE /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-jobs/{job_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是

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