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

 
 

    linux gpu 并行计算 更多内容
  • 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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  • 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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  • 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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  • 训练作业找不到GPU

    GPU。 处理方法 根据报错提示,请您排查代码,是否已添加以下配置,设置该程序可见的GPU: os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0,1,2,3,4,5,6,7' 其中,0为服务器的GPU编号,可以为0,1,2,3等,表明对程序可见的GP

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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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  • 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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  • Horovod/MPI/MindSpore-GPU

    /home/ma-user/user-job-dir/gpu-train/train.py --datasets=obs://modelarts-train-test/gpu-train/data_url_0 Horovod/MPI/MindSpore-GPU框架单机启动命令和分布式启动命令无区别。

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  • 注册镜像(Linux)

    注册镜像(Linux) 操作场景 镜像文件上传到OBS桶以后,请参考本节指导注册镜像。 操作步骤 登录IMS控制台。 登录管理控制台。 选择“计算 > 镜像服务 ”。 进入镜像服务页面。 创建系统盘镜像。 单击右上角的“创建私有镜像”,进入创建私有镜像页面。 根据界面要求填写如下信息:

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  • 示例:从0到1制作自定义镜像并用于训练(Tensorflow+GPU)

    Step4 准备镜像主机 准备一台Linux x86_64架构的主机,操作系统使用ubuntu-18.04。您可以准备相同规格的弹性云服务器E CS 或者应用本地已有的主机进行 自定义镜像 的制作。 购买ECS服务器的具体操作请参考购买并登录Linux弹性云服务器。“CPU架构”选择“x86计

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  • CCE推荐的GPU驱动版本列表

    合适的NVIDIA驱动版本。 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1 GPU驱动支持列表 GPU型号 支持集群类型 机型规格 操作系统 Huawei Cloud

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  • 如何处理用户自行安装NVIDIA驱动、CUDA软件,安装过程出错问题

    处理方法 推荐客户使用自动安装驱动脚本。根据当前华为云驱动自动安装脚本中提供的CUDA版本,按需安装。 GPU加速型实例自动安装GPU驱动(LinuxGPU加速型实例自动安装GPU驱动(Windows) 如果自动安装驱动脚本中无用户需要的目标软件版本,请联系技术支持处理。 父主题:

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  • 训练作业性能降低

    平台上的代码经过修改优化、训练参数有过变更。 训练的GPU硬件工作出现异常。 处理方法 请您对作业代码进行排查分析,确认是否对训练代码和参数进行过修改。 检查资源分配情况(cpu/mem/gpu/snt9/infiniband)是否符合预期。 通过CloudShell登录到Linux工作页面,检查GPU工作情况: 通

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  • Agent版本特性

    2版本: 增加GPU指标。 增加NPU指标。 增加物理机硬件监控能力。详情说明参考BMS硬件监控插件说明。 2.7.2版本 增加自定义进程监控指标。 增加磁盘读写队列指标(仅支持windows)。 增加可用性监控指标。 增加NTP指标。 增加网卡级别指标(仅支持linux)。 修复Linux

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  • 创建流程(Linux)

    接用于发放云服务器。详情请参考将ISO文件注册为镜像(Linux)。 使用ISO镜像创建临时云服务器 使用注册成功的ISO镜像创建一个临时云服务器,该云服务器为空云服务器,即没有操作系统,也未安装任何驱动。详情请参考使用ISO镜像创建Linux云服务器。 为临时云服务器安装操作系统和驱动,并完成相关配置

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  • 示例:从0到1制作自定义镜像并用于训练(Tensorflow+GPU)

    Step4 准备镜像主机 准备一台Linux x86_64架构的主机,操作系统使用ubuntu-18.04。您可以准备相同规格的弹性云服务器ECS或者应用本地已有的主机进行自定义镜像的制作。 购买ECS服务器的具体操作请参考购买并登录Linux弹性云服务器。“CPU架构”选择“x86计

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  • 本地Linux主机使用SCP上传文件到Linux云服务器

    本地Linux主机使用SCP上传文件到Linux云服务器 操作场景 本节操作介绍本地Linux操作系统主机通过SCP向Linux云服务器传输文件的操作步骤。 操作步骤 登录管理控制台,在ECS列表页面记录待上传文件的云服务器的弹性公网IP。 上传文件 在本地Linux操作系统主机

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  • 本地Linux主机使用SFTP上传文件到Linux云服务器

    本地Linux主机使用SFTP上传文件到Linux云服务器 操作场景 本节操作以CentOS操作系统为例,介绍配置SFTP、使用SFTP上传或下载文件、文件夹的操作步骤。 操作步骤 以root用户登录云服务器。 执行以下命令查看ssh版本,OpenSSH版本大于等于4.8p1。 ssh

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  • 本地Linux主机使用SFTP上传文件到Linux云服务器

    本地Linux主机使用SFTP上传文件到Linux云服务器 操作场景 本节操作以CentOS操作系统为例,介绍配置SFTP、使用SFTP上传或下载文件、文件夹的操作步骤。 操作步骤 以root用户登录云服务器。 执行以下命令查看ssh版本,OpenSSH版本大于等于4.8p1。 ssh

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  • 在容器镜像中安装MLNX

    t。NET/IB在时延与带宽方面都要优于NET/Socket。 表1 ModelArts GPU服务器Mellanox Technologies网卡和MLNX_OFED安装情况 服务器GPU型号 Mellanox Technologies网卡 服务器安装的MLNX_OFED版本

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