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

 
 

    高性能 GPU云服务器 更多内容
  • 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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  • 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 GPU编号,可以为0,1,2,3等,表明对程序可见的GP

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  • 弹性云服务器关机后还会计费吗?

    基于专属资源或边缘可用区创建的实例,基础资源(vCPU、内存)仍会保留。 镜像 不计费 资源保留,不计费,不进行处理。 GPU 不计费 不含本地盘的“GPU加速型”实例,关机后GPU资源不再保留。 云硬盘(系统盘和数据盘) 计费 不受关机影响,仍然按资源计费原则正常计费。 带宽 计费 不受关机影响,固定带宽仍然按资源计费原则正常计费。

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  • 功能总览

    价格详情 GPU加速型实例 GPU加速云服务器GPU Accelerated Cloud Server, GA CS )能够提供强大的浮点计算能力,从容应对高实时、高并发的海量计算场景。 GPU加速云服务器包括图形加速型(G系列)和计算加速型(P系列)两类。 图形加速型即“G系

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  • 支持GPU监控的环境约束

    执行以下命令,查看安装结果。 lspci -d 10de: 图1 安装结果 GPU指标采集需要依赖以下驱动文件,请检查环境中对应的驱动文件是否存在。如果驱动未安装,可参见(推荐)GPU加速型实例自动安装GPU驱动(Linux)。 Linux驱动文件 nvmlUbuntuNvidiaLibraryPath

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  • 应用场景

    ow、Caffe)均采用容器化方式运行,并需要大量GPU高性能网络和存储等硬件加速能力,并且都是任务型计算,需要快速申请大量资源,计算任务完成后快速释放。 云容器实例提供如下特性,能够很好的支持这类场景。 计算加速:提供GPU/Ascend等异构芯片加速能力 大规模网络容器实例

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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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  • 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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  • 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-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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  • 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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  • 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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  • 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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  • 弹性云服务器关机后还会计费吗?

    基于专属资源或边缘可用区创建的实例,基础资源(vCPU、内存)仍会保留。 镜像 不计费 资源保留,不计费,不进行处理。 GPU 不计费 不含本地盘的“GPU加速型”实例,关机后GPU资源不再保留。 云硬盘(系统盘和数据盘) 计费 不受关机影响,仍然按资源计费原则正常计费。 带宽 计费 不受关机影响,固定带宽仍然按资源计费原则正常计费。

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  • 自定义购买ECS

    上。创建云服务器组的详细操作,请参见管理云服务器组。 包含本地盘的 弹性云服务器 无法在创建后加入弹性云服务器组,如需使用弹性云服务器组功能,请在创建时选择弹性云服务器组。 设置“云服务器描述”信息。 设置实例自定义数据注入。 用于在创建ECS时,通过注入自定义数据配置ECS,例如,

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  • x86 V5实例(CPU采用Intel Skylake架构)

    800GB SSD 2 x 2*10GE 高性能计算型 主要使用在受计算限制的高性能处理器的应用程序上。它需要更多处理器核数、大量的内存和高吞吐量的存储系统。该规格使用V5 CPU服务器,并结合IB网卡,适用于HPC高性能计算等场景。 表4 高性能计算型规格详情 规格名称/ID CPU

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  • CloudVR Server状态为“故障”,且显卡异常

    处理方法 在云服务器上查找对应的NVIDIA驱动,并重新安装。操作如下: 登录GPU云服务器。 在C盘查找已安装的NVIDIA驱动。不同的云服务器类型,NVIDIA驱动在C盘的安装目录不同: G5型云服务器:C:\NVIDIA\412.16\setup.exe G5r型云服务器:C:\431

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  • Windows ECS登录方式概述

    用MSTSC方式登录弹性云服务器。 使用MSTSC方式访问GPU加速型弹性云服务器时,使用WDDM驱动程序模型的GPU将被替换为一个非加速的远程桌面显示驱动程序,造成GPU加速能力无法实现。因此,如果需要使用GPU加速能力,您必须使用不同的远程访问工具,如VNC工具。如果使用管理

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  • 更新镜像信息

    存储 __support_highperformance:支持高性能计算 __support_xen_gpu_type:支持xen虚拟化gpu类型 __support_kvm_gpu_type:支持kvm虚拟化gpu类型 __is_config_init:是否完成初始化配置 en

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