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云运算 更多内容
  • 卸载GPU加速型ECS的GPU驱动

    64位操作系统为例,介绍GPU加速 云服务器 卸载NVIDIA驱动(驱动版本462.31)操作步骤。 登录弹性 服务器 。 单击“开始”,打开“控制面板”。 在控制面板中,单击“卸载程序”。 图1 单击卸载程序 右键单击要卸载NVIDIA驱动,单击“卸载/更改”。 图2 卸载驱动 在弹出“NVIDIA

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  • 管理GPU加速型ECS的GPU驱动

    管理GPU加速型E CS GPU驱动 GPU驱动概述 Tesla驱动及CUDA工具包获取方式 (推荐)自动安装GPU加速型ECSGPU驱动(Linux) (推荐)自动安装GPU加速型ECSGPU驱动(Windows) 手动安装GPU加速型ECSGRID驱动 手动安装GPU加速型ECS的Tesla驱动

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  • 集合运算SELECT

    集合运算SELECT UNION INTERSECT EXCEPT 父主题: Spark SQL语法参考(即将下线)

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  • 运算符

    运算符 关系运算符 算术运算符 逻辑运算

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  • 运算符

    运算符 关系运算符 算术运算符 逻辑运算

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  • GPU调度

    GPU调度 GPU节点驱动版本 使用Kubernetes默认GPU调度 GPU虚拟化 监控GPU资源指标 基于GPU监控指标的弹性伸缩实践 GPU故障处理 父主题: 调度

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  • (推荐)自动安装GPU加速型ECS的GPU驱动(Linux)

    04、Ubuntu22.04。 如果在支持Linux公共镜像中没有您需要操作系统及版本,请参考手动安装GPU加速型ECSTesla驱动,手动安装GPU驱动。 如果您使用是私有镜像,请确保镜像已安装了Cloud-init组件及安装GPU驱动所需依赖,且需使用驱动脚本所支持Linux操作系统及版本。

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  • GPU负载

    GPU负载 使用Tensorflow训练神经网络 使用Nvidia-smi工具

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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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  • 集合运算SELECT

    集合运算SELECT UNION INTERSECT EXCEPT 父主题: SELECT

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  • (推荐)自动安装GPU加速型ECS的GPU驱动(Windows)

    如果GPU加速型实例已安装GPU驱动,需要先卸载原驱动后再安装新目标驱动。 当前仅部分GPU加速型实例规格、部分Windows操作系统版本支持通过脚本自动安装GPU驱动。 Windows Server 2016 数据中心版 Windows Server 2019 数据中心版 如果您规格、操作系统或驱动版本不支

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  • 支持GPU监控的环境约束

    支持GPU监控环境约束 仅支持Linux操作系统,且仅部分Linux公共镜像版本支持GPU监控,详情见:Agent支持系统有哪些? 支持规格:G6v、G6、P2s、P2v、P2vs、G5、Pi2、Pi1、P1系列ECS,P、Pi、G、KP系列BMS。 已安装lspci工

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  • 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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  • 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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  • 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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  • GPU驱动概述

    手动安装GPU加速型ECSGRID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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