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

 
 

    便宜的GPU云并行运算 更多内容
  • 搜索运算符

    SmartSearch将定位与每个查询匹配条目,并仅返回所有条件交集条目。 “OR” “OR”, “|”, “||” SmartSearch将返回与提供任何查询匹配所有条目。 父主题: 基本用法

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  • 数学运算函数

    数学运算函数 关系运算符 所有数据类型都可用关系运算符进行比较,并返回一个BOOLEAN类型值。 关系运算符均为双目操作符,被比较两个数据类型必须是相同数据类型或者是可以进行隐式转换类型。 Flink SQL提供关系运算符,请参见表1。 表1 关系运算运算符 返回类型

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  • 数学运算函数

    计算给定A正弦值。 COS(A) 所有数字类型 计算给定A余弦值。 TAN(A) 所有数字类型 计算给定A正切值。 COT(A) 所有数字类型 计算给定A余切值。 ASIN(A) 所有数字类型 计算给定A反正弦值。 ACOS(A) 所有数字类型 计算给定A反余弦值。 ATAN(A)

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  • GPU函数管理

    GPU函数管理 Serverless GPU使用介绍 部署方式 函数模式

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  • GPU驱动概述

    手动安装GPU加速型E CS GRID驱动。 如果需要实现计算加速能力,则需要安装Tesla驱动。 使用公共镜像创建计算加速型(P系列)实例默认已安装特定版本Tesla驱动。 使用私有镜像创建GPU加速型实例,如需安装Tesla驱动请参考手动安装GPU加速型ECSTesla驱动。

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  • GPU故障处理

    执行cat /proc/xgpu/{GPU卡序号}/meminfo,注意替换命令中{GPU卡序号}为步骤2获取GPU卡序号,观测GPU虚拟化可用显存。 比较步骤2和步骤3可用显存。 由于GPU厂商驱动程序,本身就会占用一定量物理显存,量级在300MB左右,这属于正常现象。例如Tesla

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  • 关于并行导出

    CN只负责任务规划及下发,把数据导出工作交给了DN,释放了CN资源,使其有能力处理外部请求。 通过让各个DN都参与数据导出,充分利用各个设备计算能力及网络带宽。 图1 通过外表导出数据 相关概念 数据文件:存储有数据TEXT、CSV或FIXED文件。文件中保存是从 GaussDB数据库 导出的数据。

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  • 并行处理

    .分支名”获取该分支执行结果。 失败时停止 并行处理出现错误时是否停止。 True:表示任一并行处理分支出现错误时,整个任务便停止,并返回错误信息。 False:表示并行处理分支出现错误后,整个任务会继续执行后续节点。 超时时间(ms) 并行处理过程最长执行时间,如果超

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  • 怎样查看GPU加速型云服务器的GPU使用率?

    怎样查看GPU加速 云服务器 GPU使用率? 问题描述 Windows Server 2012和Windows Server 2016操作系统GPU加速 服务器 无法从任务管理器查看GPU使用率。 本节操作介绍了两种查看GPU使用率方法,方法一是在cmd窗口执行命令查看GPU使用

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  • 日志提示“cuda runtime error (10) : invalid device ordinal at xxx”

    请检查CUDA_VISIBLE_DEVICES设置值是否与作业规格匹配。例如您选择4卡规格作业,实际可用的卡ID为0、1、2、3,但是您在进行cuda相关运算时,例如"tensor.to(device="cuda:7")",将张量搬到了7号GPU卡上,超过了实际可用ID号。 如果cuda相关运算设置的卡ID号

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  • 单机多卡数据并行-DataParallel(DP)

    DataParallel进行单机多卡训练优缺点 代码简单:仅需修改一行代码。 通信瓶颈 :负责reducerGPU更新模型参数后分发到不同GPU,因此有较大通信开销。 GPU负载不均衡:负责reducerGPU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。 代码改造点

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  • 并行仿真

    并行仿真 Octopus平台并行仿真模块分为任务配置和仿真任务两部分。用户在任务配置模块,可使用自研仿真算法,根据Octopus自研仿真评测体系,从行车安全、驾驶行为、乘员舒适性等多维度测评在多种条件下仿真场景中控制算法控制质量。在仿真任务模块,可将仿真任务运行中关键指标变化

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  • 并行导入

    (以下简称GDS)相关问题分析定位能力,可以通过此参数选择是否开启GDSdebug功能。参数开启后,将在集群节点对应日志中输出GDS每次收发包裹类型、命令交互对端以及其他交互相关细节信息,方便记录Gaussdb端状态机状态跳转,以及目前所处状态信息。此参数打开会输出

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  • GPU相关问题

    GPU相关问题 日志提示"No CUDA-capable device is detected" 日志提示“RuntimeError: connect() timed out” 日志提示“cuda runtime error (10) : invalid device ordinal

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  • GPU计算型

    GPU计算型 GPU计算单元包含计算资源主要适用于政企用户部署GPU密集型业务到CloudPond上使用场景,对应华为ECS实例包含Pi系列,用户可根据机型规格情况选择对应计算资源商品。具体规格请参考表1。 表1 GPU计算单元 名称 算力配置 描述 GPU计算单元-汇聚型-2Pi2

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  • 概述

    概述 Serverless GPU是一种高度灵活、高效利用、按需分配GPU计算资源新兴计算服务GPU能力Serverless化,通过提供一种按需分配GPU计算资源,在一定范围内有效地解决原有GPU长驻使用方式导致低资源利用率、高使用成本和低弹性能力等痛点问题。本文将介绍Serverless

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  • 指定扫描并行度的Hint

    指定扫描并行Hint 功能描述 在并行执行计划中,指定表扫描并行度。 语法格式 scandop([@queryblock] table dop_num) 参数说明 @queryblock请参见指定Hint所处查询块Queryblock,可省略,表示在当前查询块生效。 t

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  • 全并行的数据查询处理

    并行数据查询处理 功能描述 全并行分布式查询处理是DWS中最核心技术,它可以最大限度降低查询时节点之间数据流动,以提升查询效率。 DWS为达成高性能数据分析目标,实现了一套高性能分布式执行引擎,执行引擎以SQL引擎生成执行计划为输入,将元组按执行计划要求进行加工并将结果返回给客户端。

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  • GPU驱动故障

    GPU驱动故障 G系列弹性云服务器GPU驱动故障 GPU驱动异常怎么办? GPU驱动不可用 GPU设备显示异常 T4 GPU设备显示异常 GPU实例启动异常,查看系统日志发现NVIDIA驱动空指针访问怎么办?

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  • 并行处理

    .分支名”获取该分支执行结果。 失败时停止 并行处理出现错误时是否停止。 True:表示任一并行处理分支出现错误时,整个任务便停止,并返回错误信息。 False:表示并行处理分支出现错误后,整个任务会继续执行后续节点。 超时时间(ms) 并行处理过程最长执行时间,如果超

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  • 关于并行导入

    文件中数据通过外表写入数据库目标表中。 数据源文件:存有数据文件。文件中保存是待导入数据库数据。 数据服务器:数据源文件所在服务器称为数据服务器。基于安全考虑,建议数据服务器 GaussDB 集群处于同一内网。 外表Foreign Table:用于识别数据源文件位置、文

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