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主机 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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  • 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监控指标的工作负载弹性伸缩配置 GPU虚拟化节点弹性伸缩配置 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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  • 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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  • 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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  • GPU调度

    GPU调度 GPU调度概述 准备GPU资源 创建GPU应用 监控GPU资源 父主题: 管理本地集群

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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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  • 批量删除主机集群下的主机

    Println(err) } } 更多 更多编程语言SDK代码示例,请参见 API Explorer 代码示例页签,可生成自动对应SDK代码示例。 状态码 状态码 描述 200 OK 请求响应成功 错误码 请参见错误码。 父主题: 主机管理

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  • GPU加速型

    环境使用。使用控制台远程登录方式无法使用物理GPU能力。 在不支持远程登录情况下,可以使用Windows远程桌面mstsc,或者第三方桌面协议。如VNC工具。 GPU加速型实例支持镜像 表2 GPU加速型实例支持镜像 类别 实例 支持镜像 图形加速型 G6v CentOS

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  • GPU调度概述

    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,虚拟化方案更加灵活,最大程度保证业务稳定前提下,可以完全由用户定义使用GPU数量,提高GPU利用率。 GPU虚拟化功能优势如下: 灵活:精细配置GPU算力占比及显存大

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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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  • 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,对应华为云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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  • 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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  • 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加速云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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  • 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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  • GPU设备检查

    NVIDIA check failed. | +----------------------+ 检查失败时,会打印错误码,用户可以根据错误码在所提供文档链接中获取帮助。 父主题: 单独项检查

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  • 创建GPU应用

    0%单显卡只会分配到一张卡上。 GPU虚拟化模式: 显存:GPU虚拟化配置项。显存值单位为Mi,需为128整数倍,最小值为128Mi,若配置显存超过单张GPU显存,将会出现无法调度状况。 算力:GPU虚拟化配置项。算力值单位为%,需为5倍数,且最大不超过100。算力可以不填写,不填表示显存隔离算力共享。

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  • 准备GPU资源

    如果您的集群中已安装符合基础规划插件,您可以跳过此步骤。 更改驱动版本后,需要重启节点才能生效。 重启节点前需要排空节点中Pod,在进行升级重启操作。请注意预留GPU资源以满足节点排空过程中Pod调度需求,防止资源不足导致Pod调度失败影响业务运行。 登录UCS控制台,单击集群名称进入集群,在左

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