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

 
 

    哪个GPU并行运算服务器好 更多内容
  • 逻辑运算符

    逻辑运算符 逻辑运算符 操作 描述 例子 AND 两个值都为true,则为true a AND b OR 两个值其中一个为true,则为true a OR b NOT 值为false,结果则为true NOT a 以下真值表反映了AND和OR如何处理NULL值: a b a AND

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  • 并行文件系统

    。 也支持通过部署在弹性 云服务器 中的PFS客户端(obsfs工具),按照POSIX文件语义读写数据;通过obsfs用户可以将创建的并行文件系统挂载到云端Linux 服务器 上并能像操作本地文件系统一样对并行文件系统内的文件和目录进行在线处理,包括:创建、删除文件/目录,重命名文件/目录,修改写文件等操作。

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  • Json函数和运算符

    Json函数和运算符 Cast to JSON SELECT CAST(9223372036854775807 AS JSON); -- JSON '9223372036854775807' Cast from JSON SELECT CAST(JSON '[1,23,456]'

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  • 逻辑运算符

    逻辑运算符 常用的逻辑操作符有AND、OR和NOT,它们的运算结果有三个值,分别为TRUE、FALSE和NULL,其中NULL代表未知。优先级顺序为:NOT>AND>OR。 运算规则请参见表1,表中的A和B代表逻辑表达式。 表1 逻辑运算运算符 返回类型 描述 A AND B

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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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  • 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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  • GPU加速云服务器出现NVIDIA内核崩溃,如何解决?

    GPU加速云服务器 出现NVIDIA内核崩溃,如何解决? 问题描述 GPU加速云服务器在运行过程中发生crash,重启云服务器后检查日志,发现没有打印NVIDIA驱动堆栈日志。 图1 堆栈日志信息 可能原因 云服务器在运行过程中遇到NVIDIA官方驱动bug,导致云服务器内核崩溃。

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  • 安装GPU指标集成插件

    暂不支持CCE纳管后的GPU加速型实例。 前提条件 已安装GPU驱动,未安装lspci工具的云服务器影响GPU掉卡事件的上报。 如果您的弹性云服务器未安装GPU驱动,请参见GPU驱动概述安装GPU驱动。 安装GPU驱动需使用默认路径。 GPU驱动安装完后,需重启GPU加速型实例,否则可能

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  • GPU虚拟化概述

    GPU虚拟化概述 U CS On Premises GPU采用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。相对于静态分配来说,虚拟化的方案更加灵活,最大程度保证业务稳定的前提下,可以完全由用户定义使用的GPU数量,提高GPU利用率。

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  • 镜像属性

    ,则值为true,否则无需增加该属性。 __support_xen_gpu_type String 表示该镜像是支持XEN虚拟化平台下的GPU优化类型。镜像操作系统类型请参考表2。如果不支持XEN虚拟化下GPU类型,无需添加该属性。该属性与“__support_xen”和“__support_kvm”属性不共存。

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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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  • 并行文件系统

    并行文件系统 简介 控制台方式 API方式 工具方式

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  • 并行处理算子

    并行处理算子 并行处理算子可以同时执行多个分支逻辑,分支间互不影响。 表1 并行处理算子 参数 说明 失败策略 当并行分支中存在失败情况时,配置API工作流的失败策略。 任一分支失败则终止:表示当并行分支中存在失败情况时,则此API工作流置为失败状态,不再继续执行。 分支失败继续

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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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  • 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驱动不可用

    方法一:重新启动,选择安装GPU驱动时的内核版本,即可使用GPU驱动。 在云服务器操作列下单击“远程登录 > 立即登录”。 单击远程登录操作面板上方的“发送CtrlAltDel”按钮,重启虚拟机。 然后快速刷新页面,按上下键,阻止系统继续启动,选择安装GPU驱动时的内核版本进入系统

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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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  • 使用GPU虚拟化

    单个GPU卡最多虚拟化成20个GPU虚拟设备。 使用GPU虚拟化后,不支持init容器。 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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