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计算服务器 更多内容
  • 资源和成本规划

    资源和成本规划 表1 资源和成本规划 云服务 规格 数量 计费模式 每月费用 说明 弹性 云服务器 规格: X86计算 | GPU加速型 | pi2.8xlarge.4 | 32核 | 128GB 镜像: CentOS | CentOS 8.2 64bit with GRID Driver

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  • 目的端支持的ECS规格有哪些?

    主机迁移 服务只支持迁移X86架构的 服务器 ,华为云E CS 提供的X86架构规格可查看实例类型,其中可以设置为主机迁移服务目的端的实例类型如下: 通用入门型 通用计算型 通用计算增强型 内存优化型 超大内存型 高性能计算型 超高性能计算型 FPGA加速型 AI推理加速GPU加速型 父主题:

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  • (推荐)自动安装GPU加速型ECS的GPU驱动(Windows)

    (推荐)自动安装GPU加速型ECS的GPU驱动(Windows) 操作场景 在使用GPU加速型实例时,需确保实例已安装GPU驱动,否则无法获得相应的GPU加速能力。 本节内容介绍如何在GPU加速型Windows实例上通过脚本自动安装GPU驱动。 使用须知 如果GPU加速型实例已安装G

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  • 远程连接Windows云服务器报错:此计算机无法连接到远程计算机

    远程连接Windows云服务器报错:此计算机无法连接到远程计算机 问题描述 使用远程登录方式连接登录Windows云服务器时出现如下错误:此计算机无法连接到远程计算机。 图1 无法连接到远程计算机 可能原因 服务端安全组3389端口未开启。检查云服务器端口配置 服务端防火墙关闭。检查防火墙配置是否正常

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  • 实例类型

    Enhanced Memory 计算加速场景 GPU计算加速型 p Parallel GPU图像加速型 g Graphic GPU推理加速型 pi Parallel Inference FPGA加速型 fp FPGA Performance AI推理加速型 ai Ascend Inference

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  • 购买云服务器

    购买云服务器 操作场景 一台云服务器同一时刻可以为最多8个终端提供业务体验,当用户数增多,云服务器数量不能满足业务需求时,您可以购买云服务器,实现多个用户在同一时间接入应用。 新购买的云服务器GPU加速型,用于部署应用,提供计算、图形渲染等功能。 操作步骤 登录控制台,在服务列表中选择“计算

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  • 环境准备

    Tesla系列P4、P40、T4等型号GPU。 含有GPU硬件的机器,作为边缘节点的时候可以不使用GPU。 如果边缘节点使用GPU,您需要在纳管前安装GPU驱动。 目前只有使用x86架构的GPU节点才能纳管到IEF中使用。 NPU(可选) 华为昇腾AI加速处理器。 说明: 当前支持集成了华为昇腾处理器的边缘节点,如Atlas

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  • p2服务器安装NVIDIA GPU驱动和CUDA工具包

    p2服务器安装NVIDIA GPU驱动和CUDA工具包 操作场景 GPU加速型p2(physical.p2.large规格)裸金属服务器创建成功后,需安装NVIDIA GPU驱动和CUDA工具包,从而实现计算加速功能。 前提条件 已绑定弹性公网IP。 已下载对应操作系统所需驱动的安装包。

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  • 开启远程桌面连接功能

    前提条件 已登录创建Windows私有镜像所使用的云服务器。 登录云服务器的详细操作请参见“Windows弹性云服务器登录方式概述”。 操作步骤 开启远程桌面连接功能之前,建议先将云服务器的分辨率设置为1920×1080。 设置方法:在云服务器操作系统单击“开始 > 控制面板”,在“外观

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  • GPU服务器上配置Lite Server资源软件环境

    安装nvidia-fabricmanager Ant系列GPU支持NvLink & NvSwitch,若您使用多GPU卡的机型,需额外安装与驱动版本对应的nvidia-fabricmanager服务使GPU卡间能够互联,否则可能无法正常使用GPU实例。 nvidia-fabricmanager必须和nvidia

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  • 选择GPU节点驱动版本

    选择GPU节点驱动版本 使用GPU加速云服务器时,需要安装正确的Nvidia基础设施软件,才可以使用GPU实现计算加速功能。在使用GPU前,您需要根据GPU型号,选择兼容配套软件包并安装。 本文将介绍如何选择GPU节点的驱动版本及配套的CUDA Toolkit。 如何选择GPU节点驱动版本

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  • 快速入门

    如果GPU驱动安装失败或失效,请手动安装GPU驱动,详细内容,请参见(推荐)GPU加速型实例使用脚本安装GPU驱动(Linux)或(推荐)GPU加速型实例使用脚本安装GPU驱动(Windows)。 (可选)设置“安全防护”。 选择部分操作系统的公共镜像时,系统推荐您配套使用主机安全服务(Host Security

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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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  • 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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  • 使用GPU虚拟化

    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虚拟化后,不支持使用Autoscaler插件自动扩缩容GPU虚拟化节点。 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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  • 什么是云容器实例

    图2 产品架构 基于云平台底层网络和存储服务(VPC、ELB、NAT、EVS、OBS、SFS等),提供丰富的网络和存储功能。 提供高性能、异构的基础设施(x86服务器GPU加速服务器、Ascend加速服务器),容器直接运行在物理服务器上。 使用Kata容器提供虚拟机级别的安

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  • Tesla驱动及CUDA工具包获取方式

    la驱动。 当前已支持使用自动化脚本安装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)自动安装GPU加速型ECS的GPU驱动(Linux)和(推荐)自动安装GPU加速型ECS的GPU驱动(Windows)。 GPU虚拟化型实例,需要严格按照表1选择合适的驱动版本下载使用。

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  • 修改集群

    后重试修改操作。 图1 变更集群配置 修改集群配置信息。 如果区域、虚拟私有云置灰,表示当前区域存在GPU加速云服务器,不允许修改。如需修改,请先删除区域内的GPU加速云服务器。 图2 变更集群配置 单击“下一步”,进入确认变更集群配置页面。 图3 确认变更集群配置 确认集群配置无误后,单击“提交”。

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  • 计算资源

    计算资源 单击计算资源页面,列表中会显示已购买的计算资源,以及是否可用等信息,若新购买的账号则列表为空。 图1 计算资源 单击“购买计算资源”按钮购买计算资源。可以根据业务需要选择不同的资源类型,其中可用区可以选择任意可用区即可。并支持包年包月购买,或者按需购买。 图2 购买计算资源

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