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

 
 

    哪家GPU并行运算服务器好 更多内容
  • PyTorch迁移精度调优

    size会影响流水线并行中设备的计算效率。 c. 切分策略:DP、TP、PP DP:data parallel 数据并行(data parallelism)是大规模深度学习训练中常用的并行模式,它会在每个进程(设备)或模型并行组中维护完整的模型和参数,但在每个进程上或模型并行组中处理不同

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  • 函数流简介

    -上海一、亚太-新加坡”区域支持函数流功能。 函数流是一个面向无 服务器 计算领域,编排无服务器分布式应用的工作流服务。基于该服务,用户可以通过Low Code以及可视化的方式将多个独立的无服务器函数用顺序、分支、并行等方式轻松编排成一个完整的应用,并提供监控和管理平台,用于诊断和调试应用。

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  • Flink作业重启后,如何判断是否可以从checkpoint恢复

    调整或者增加并行数 不支持 该操作修改了作业的并行数,即修改了作业的运行逻辑。 修改Flink SQL语句、Flink Jar作业等操作 不支持 该操作修改了作业对资源的算法逻辑。 例如原有的算法的语句是执行加减运算,当前需要恢复的状态将算法的语句修改成为乘除取余的运算,是无法从checkpoint直接恢复的。

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  • 通过外表并行导入

    通过外表并行导入 关于并行导入 教程和最佳实践 准备源数据 安装配置和启动GDS 创建GDS外表 执行导入数据 处理错误表 停止GDS 示例 父主题: 导入数据

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  • 使用外表并行导出

    使用外表并行导出 关于并行导出 规划导出数据 安装配置和启动GDS 创建GDS外表 执行导出数据 停止GDS 示例 父主题: 导出数据

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  • 并行文件系统

    并行文件系统 并行文件系统概述 并行文件系统支持的特性 并行文件系统约束限制 创建并行文件系统

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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E CS 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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  • 并行文件系统是否支持挂载到Windows服务器?

    并行文件系统是否支持挂载到Windows服务器并行文件系统当前仅支持通过obsfs工具挂载至Linux服务器,暂不支持挂载至Windows服务器并行文件系统挂载至Linux服务器,具体请参见挂载并行文件系统。 父主题: OBS Browser+和obsutil等工具相关

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  • 并行文件系统

    并行文件系统 并行文件系统挂载后,为何显示256T? 文件列表是否支持排序?

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  • 从OBS并行导入数据

    从OBS并行导入数据 关于OBS并行导入 从OBS导入CSV、TXT数据 从OBS导入ORC、CARBONDATA数据 父主题: 导入数据

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  • MapReduce基本原理

    群内已安装Hadoop服务。 MapReduce是Hadoop的核心,是Google提出的一个软件架构,用于大规模数据集(大于1TB)的并行运算。概念“Map(映射)”和“Reduce(化简)”及其主要思想,均取自于函数式编程语言及矢量编程语言。 当前的软件实现是指定一个Map(

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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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  • 创建Notebook实例

    CPU算力增强型,适用于密集计算场景下运算 GPU规格 “GPU: 1*Vnt1(32GB)|CPU: 8 核 64GB”:GPU单卡规格,32GB显存,适合深度学习场景下的算法训练和调测 “GPU: 1*Tnt004(16GB)|CPU: 8核* 32GB”: GPU单卡规格,16GB显存,

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  • 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

    选择GPU节点驱动版本 使用GPU加速型 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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  • 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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  • 挂载OBS使用限制

    'true' : 表示挂载OBS需要创建obssidecar容器。 挂载obs并行文件系统时,obssidecar容器需预留一定内存以保障业务可靠性,防止容器因资源不足异常退出。当业务容器挂载单个obs并行文件系统时,CPU和内存规格建议配置如下: "obssidecar-injector-webhook/cpu":

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  • GPU裸金属服务器无法Ping通如何解决

    GPU裸金属服务器无法Ping通如何解决 问题现象 在华为云使用GPU裸金属服务器时, 服务器绑定EIP(华为云弹性IP服务)后,出现无法ping通弹性公网IP现象。 原因分析 查看当前GPU裸金属服务器的安全组的入方向规则的配置,发现仅开通了TCP协议的22端口。 ping命令

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  • 日期、时间函数及运算符

    日期、时间函数及运算符 日期时间运算运算符 示例 结果 + date '2012-08-08' + interval '2' day 2012-08-10 + time '01:00' + interval '3' hour 04:00:00.000 + timestamp '2012-08-08

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  • 分布式训练功能介绍

    代码简单:仅需修改一行代码。 通信瓶颈 :负责reducer的GPU更新模型参数后分发到不同的GPU,因此有较大的通信开销。 GPU负载不均衡:负责reducer的GPU需要负责汇总输出、计算损失和更新权重,因此显存和使用率相比其他GPU都会更高。 DistributedDataParallel进行多机多卡训练的优缺点

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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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