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

 
 

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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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  • 如何处理驱动兼容性问题

    devices were found 处理方法 查看 服务器 的实例规格,确认用户使用的镜像信息。 如果使用NVIDIA Tesla T4 GPU(例如,Pi2或G6规格),请参见T4 GPU设备显示异常进行处理。 如果使用其他规格的GPU云服务器,执行下一步。 查看系统日志“/var/lo

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  • 实例

    选择E CS 计费模式 购买ECS 登录Windows ECS 登录Linux ECS 管理GPU加速型ECS的GPU驱动 管理ECS配置信息 变更ECS规格(vCPU和内存) 变更ECS操作系统 查看弹性云服务器信息

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  • 头显一直显示“等待连接中”

    检查头显是否连接到平台并获取可连接GPU服务器的EIP。 检查云服务器安全组是否放通对应端口。 操作步骤 在头显连接的时候,检查云服务器列表页的云服务器是否状态为正常,如图1所示。 如果云服务器状态由“闲置”变为“正常”,表示头显已连接至VR云渲游平台,请直接跳转至2。 如果云服务器状态一直处于“闲置”,请跳转至5。

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  • 应用GPU资源调度方式

    应用GPU资源调度方式 IEF支持多应用共享的方式使用GPU显卡。 IEF支持单个应用使用多个GPU显卡。 GPU资源调度基于GPU显存容量,调度采用GPU显存预分配方式而非实时GPU显存资源。 当应用需要使用的GPU显存资源小于单个GPU卡显存时,支持以共享方式进行资源调度,对

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  • GPU实例故障自诊断

    GPU实例故障自诊断 GPU实例故障,如果已安装GPU监控的CES Agent,当GPU服务器出现异常时则会产生事件通知,可以及时发现问题避免造成用户损失。如果没有安装CES Agent,只能依赖用户对故障的监控情况,发现故障后及时联系技术支持处理。 GPU实例故障处理流程 GPU实例故障分类列表

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  • CCE AI套件(NVIDIA GPU)

    CCE AI套件(NVIDIA GPU) 插件介绍 CCE AI套件(NVIDIA GPU)插件是支持在容器中使用GPU显卡的设备管理插件,集群中使用GPU节点时必须安装本插件。 字段说明 表1 参数描述 参数 是否必选 参数类型 描述 basic 是 object 插件基础配置参数。

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  • gpu-device-plugin

    安装nvidia-fabricmanager服务 A100/A800 GPU支持 NvLink & NvSwitch,若您使用多GPU卡的机型,需额外安装与驱动版本对应的nvidia-fabricmanager服务使GPU卡间能够互联,否则可能无法正常使用GPU实例。 本文以驱动版本470.103

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  • CCE AI套件(NVIDIA GPU)

    /nvidia-smi 若能正常返回GPU信息,说明设备可用,插件安装成功。 GPU驱动支持列表 当前GPU驱动支持列表仅针对1.2.28及以上版本的GPU插件。 如果您需要安装最新版本的GPU驱动,请将您的GPU插件升级到最新版本。 表2 GPU驱动支持列表 GPU型号 支持集群类型 机型规格

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  • GPU插件检查异常处理

    GPU插件检查异常处理 检查项内容 检查到本次升级涉及GPU插件,可能影响新建GPU节点时GPU驱动的安装。 解决方案 由于当前GPU插件的驱动配置由您自行配置,需要您验证两者的兼容性。建议您在测试环境验证安装升级目标版本的GPU插件,并配置当前GPU驱动后,测试创建节点是否正常使用。

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  • GPU虚拟化概述

    GPU虚拟化概述 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。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,可以完全由用户自己定义使用的GPU量,提高GPU利用率。

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  • 如何避免非GPU/NPU负载调度到GPU/NPU节点?

    如何避免非GPU/NPU负载调度到GPU/NPU节点? 问题现象 当集群中存在GPU/NPU节点和普通节点混合使用的场景时,普通工作负载也可以调度到GPU/NPU节点上,可能出现GPU/NPU资源未充分利用的情况。 问题原因 由于GPU/NPU节点同样提供CPU、内存资源,在一般

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  • 最新动态

    通用计算增强型 2 新增API:查询云服务器组列表、查询云服务器组详情 新增API:查询云服务器组列表、查询云服务器组详情。 商用 查询云服务器组列表 查询云服务器组详情 3 控制台云服务器列表页上线帮助面板 控制台云服务器列表页上线帮助面板,通过帮助面板可以获取云服务器的相关操作指导。 - -

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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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  • 监控指标说明

    弹性伸缩组 1分钟 gpu_usage_gpu (Agent)GPU使用率 该指标用于统计弹性伸缩组的(Agent)GPU使用率,以百分比为单位。 计算公式:伸缩组中的所有云服务器(Agent)GPU使用率之和/伸缩组实例数 单位:百分比 0-100% 弹性伸缩组 1分钟 gpu_usage_mem

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  • 应用场景

    程制图。 推荐使用GPU加速型弹性云服务器,基于NVIDIA Tesla M60硬件虚拟化技术,提供较为经济的图形加速能力。能够支持DirectX、OpenGL,可以提供最大显存1GiB、分辨率为4096×2160的图形图像处理能力。 更多信息,请参见GPU加速型。 数据分析 处

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  • 登录前准备类

    登录前准备类 云服务器登录前的准备工作有哪些? 远程登录时需要输入的账号和密码是多少? 远程登录忘记密码,怎么办? 使用创建时的用户名和密码无法SSH方式登录 GPU加速云服务器 启动弹性云服务器时卡在“Waiting for cloudResetPwdAgent” 父主题: 远程登录

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  • 如何处理infoROM错误

    如何处理infoROM错误 问题描述 Linux操作系统的云服务器在执行nvidia-smi命令报错“WARNING:infoROM is corrupted at gpu 0000:00:0D.0”,并且用户业务已经受到影响。 问题原因 健全性检查没有通过,GPU驱动程序不会使用或信任其内容(某些内容未被使用)。

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  • 访问VR云渲游平台流程

    SDK集成开发、连接头显设备。 网速满足要求后,佩戴头显设备,并选择SDK打包的APK。此时,头显将连接至VR云渲游平台并接入分配的GPU云服务器,头显中呈现GPU云服务器内实时渲染的VR应用画面。 连接3D应用包含任务:Windows SDK集成开发或Web SDK集成开发、使用集成开发后的

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  • 手动安装GPU加速型ECS的GRID驱动

    微软的远程登录协议不支持使用GPU的3D硬件加速能力,如需使用请安装VNC/PCoIP/NICE DCV等第三方桌面协议软件,并通过相应客户端连接GPU实例,使用GPU图形图像加速能力。 使用第三方桌面协议连接后,在Windows控制面板中打开NVIDIA控制面板 。 在一级许可证服务器中填入部署的License

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  • 步骤三:集群与应用创建

    单击“下一步:添加云服务器”。 根据界面提示填写待添加GPU加速型云服务器,该云服务器用于部署应用,提供计算、图形实时渲染等功能。 表6 添加3D云服务器参数说明 参数 说明 参数示例 部署云服务器 选择用于部署应用的云服务器。 新建:购买新的GPU加速型云服务器。 纳管:将在ECS页面创建

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