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

 
 

    能支持4个gpu的服务器 更多内容
  • 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E CS ,P、Pi、G、KP系列BMS。 已安装lspci工

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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 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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  • 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。 登录弹性云服务器。 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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  • 部署GPU服务支持的Cuda版本是多少?

    部署GPU服务支持Cuda版本是多少? 默认支持Cuda版本为10.2,如果需要更高版本,可以提工单申请技术支持。 父主题: 功能咨询

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  • 管理GPU加速型ECS的GPU驱动

    管理GPU加速型ECSGPU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)

    ,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。 请根据表1选择需要驱动安装包版本。 表1 支持GPU驱动版本 CUDA软件版本 Driver软件版本 CuDNN软件版本

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  • MRS集群支持的云服务器规格

    c7.8xlarge.4 基于擎天架构自研极简虚拟化 C7型 64 256 c7.16xlarge.4 基于擎天架构自研极简虚拟化 C7型 128 512 c7.32xlarge.4 基于擎天架构自研极简虚拟化 表2 内存优化型弹性云服务器规格 类型 vCPU 内存(GB) 规格名称

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  • 添加云服务器

    在应用列表中,查看需添加云服务器应用,单击“添加云服务器”。 图1 添加云服务器 添加云服务器。 部署云服务器:选择用于部署应用云服务器。 新建:购买新GPU加速云服务器。 纳管:将在ECS页面创建GPU加速云服务器纳入到VR云渲游平台管理。 支持纳管云服务器必须满足以下条件:

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  • GeminiDB Influx最大能支持到多少PB的数据

    GeminiDB Influx最大支持到多少PB数据 GeminiDB Influx支持最大数据容量请参见数据库实例规格中实例最大存储空间。 父主题: 产品咨询

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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)

    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持通过脚本自动安

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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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  • GPU函数概述

    函数计算平台默认提供按量GPU实例使用方式,会自动管理GPU计算资源。根据业务请求数量,自动弹性GPU实例,最低0个实例,最大可配置实例数量。 规格最优 函数计算平台提供GPU实例规格,根据业务需求,选择卡型并配置使用显存和内存大小,为您提供最贴合业务实例规格。 成本最优

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  • 云耀云服务器支持的基础监控指标

    云耀云服务器支持基础监控指标 功能说明 本节定义了云耀云服务器上报云监控监控指标的命名空间,监控指标列表,各项监控指标的具体含义与使用说明,用户可以通过云监控检索云耀云服务器服务产生监控指标和告警信息。 命名空间 SYS.ECS 监控指标支持列表 对于不同操作系统、不同

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  • GPU加速型

    。 控制台远程登录方式可以作为运维处理平台,但不能作为生产环境使用。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加速型实例支持的镜像

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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

    使用私有镜像创建的GPU加速型实例,如需安装GRID驱动请参考手动安装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

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