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运算服务器好 更多内容
  • 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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  • 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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  • GPU驱动异常怎么办?

    nvidia-smi: command not found 可能原因 服务器 驱动异常、没有安装驱动或者驱动被卸载。 处理方法 如果未安装GPU驱动,请重新安装GPU驱动。 操作指导请参考:安装GPU驱动 如果已安装驱动,但是驱动被卸载。 执行history,查看是否执行过卸载操作。

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  • GPU A系列裸金属服务器如何更换NVIDIA和CUDA?

    GPU A系列裸金属服务器如何更换NVIDIA和CUDA? 场景描述 当裸金属服务器预置的NVIDIA版本和业务需求不匹配时,需要更换NVIDIA驱动和CUDA版本。本文介绍华为云A系列GPU裸金属服务器(Ubuntu20.04系统)如何从“NVIDIA 525+CUDA 12.0”更换为“NVIDIA

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  • 支持GPU监控的环境约束

    执行以下命令,查看安装结果。 lspci -d 10de: 图1 安装结果 GPU指标采集需要依赖以下驱动文件,请检查环境中对应的驱动文件是否存在。如果驱动未安装,可参见(推荐)GPU加速型实例自动安装GPU驱动(Linux)。 Linux驱动文件 nvmlUbuntuNvidiaLibraryPath

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  • 使用Kubernetes默认GPU调度

    通过nvidia.com/gpu指定申请GPU的数量,支持申请设置为小于1的数量,比如nvidia.com/gpu: 0.5,这样可以多个Pod共享使用GPUGPU数量小于1时,不支持跨GPU分配,如0.5 GPU只会分配到一张卡上。 使用nvidia.com/gpu参数指定GPU数量时,re

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  • 字符串函数和运算符

    字符串函数和运算符 字符串运算符 ||表示字符连接 SELECT 'he'||'llo'; --hello 字符串函数 这些函数假定输入字符串包含有效的UTF-8编码的Unicode代码点。不会显式检查UTF-8数据是否有效,对于无效的UTF-8数据,函数可能会返回错误的结果。可

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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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  • XGPU共享技术概述

    XGPU支持只隔离显存而不隔离算力的策略,同时也支持基于权重的算力分配策略。算力支持最小1%粒度的划分,推荐最小算力不低于4%。 兼容性 不仅适配标准的Docker和Containerd工作方式,而且兼容Kubernetes工作方式。 操作简单 无需重编译AI应用,运行时无需替换CUDA库。 父主题:

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  • 使用GPU A系列裸金属服务器有哪些注意事项?

    使用GPU A系列裸金属服务器有哪些注意事项? 使用华为云A系列裸金属服务器时有如下注意事项: nvidia-fabricmanager版本号必须和nvidia-driver版本号保持一致,可参考安装nvidia-fabricmanag方法。 NCCL必须和CUDA版本相匹配,可单击此处可查看配套关系和安装方法。

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  • GPU A系列裸金属服务器RoCE带宽不足如何解决?

    GPU A系列裸金属服务器RoCE带宽不足如何解决? 问题现象 GP Ant8支持RoCE网卡, Ubuntu20.04场景,在进行nccl-tests时,总线带宽理论峰值可达90GB/s,但实际测试下来的结果只有35GB/s。 原因分析 “nv_peer_mem”是一个Linu

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  • p1服务器安装NVIDIA GPU驱动和CUDA工具包

    p1服务器安装NVIDIA GPU驱动和CUDA工具包 操作场景 GPU加速型p1(physical.p1.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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  • p3服务器安装NVIDIA GPU驱动和CUDA工具包

    p3服务器安装NVIDIA GPU驱动和CUDA工具包 操作场景 GPU加速型p3(physical.p3.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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  • GPU A系列裸金属服务器无法获取显卡如何解决

    GPU A系列裸金属服务器无法获取显卡如何解决 问题现象 在A系列裸金属服务器上使用PyTorch一段时间后,出现获取显卡失败的现象,报错如下: > torch.cuda.is_available() /usr/local/lib/python3.8/dist-packages/torch/cuda/__init__

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  • T4 GPU设备显示异常

    T4 GPU设备显示异常 问题描述 使用NVIDIA Tesla T4 GPU云服务器,例如Pi2或G6规格,执行nvidia-smi命令查看GPU使用情况时,显示如下: No devices were found 原因分析 NVIDIA Tesla T4 GPU是NVIDIA的新版本,默认使用并开启GSP

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  • GPU实例故障分类列表

    GPU实例故障分类列表 GPU实例故障的分类列表如表1所示。 表1 GPU实例故障分类列表 是否可恢复故障 故障类型 相关文档 可恢复故障,可按照相关文档自行恢复 镜像配置问题 如何处理Nouveau驱动未禁用导致的问题 ECC错误 如何处理ECC ERROR:存在待隔离页问题 内核升级问题

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  • 兼容Kubernetes默认GPU调度模式

    etes默认GPU调度模式(支持使用nvidia.com/gpu资源的工作负载)。 在工作负载中声明nvidia.com/gpu资源(即配置nvidia.com/gpu为小数,例如0.5)时将通过虚拟化GPU提供,实现GPU显存隔离,按照设定值的百分比为容器分配GPU显存(例如分配0

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  • 手动更新GPU节点驱动版本

    binutils binutils-extra binutils-devel elfutils-libelf-devel gcc make 安装下载的并验证。 本例中以NVIDIA-Linux-x86_64-535.54.03.run版本的驱动为例。 #获取内核版本 kerVersion=`uname

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  • Lite Server

    Lite Server GPU裸金属服务器使用EulerOS内核误升级如何解决 GPU A系列裸金属服务器无法获取显卡如何解决 GPU裸金属服务器无法Ping通如何解决 GPU A系列裸金属服务器RoCE带宽不足如何解决? GPU裸金属服务器更换NVIDIA驱动后执行nvidia-smi提示Failed

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  • 专属加密的设备是哪个厂商的?

    专属加密的设备是哪个厂商的? 目前专属加密设备厂商包含“江南天安”和“三未信安”。 父主题: 专属加密类

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  • 弹性云服务器支持的操作系统监控指标(安装Agent)

    采集方式(Windows):通过调用GPU卡的nvml.dll库获取。 0-100% 云服务器 云服务器 - GPU 1分钟 gpu_usage_gpu (Agent) GPU使用率 该指标用于统计测量对象当前的GPU使用率。 单位:百分比 采集方式(Linux):通过调用GPU卡的libnvidia-ml

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