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

 
 

    GPU云运算安全吗 更多内容
  • 配置边缘节点环境

    将主机登录方式设置为密钥登录,密钥登录设置请参见主机密码被暴力破解的解决方案。 使用华为官方提供的管理检测与响应服务进行全面的安全体检或使用企业主机安全服务深度防御。 父主题: 节点管理

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  • GPU裸金属服务器无法Ping通的解决方案

    GPU裸金属 服务器 无法Ping通的解决方案 问题现象 在华为使用GPU裸金属服务器时, 服务器绑定EIP(华为弹性IP服务)后,出现无法ping通弹性公网IP现象。 原因分析 查看当前GPU裸金属服务器安全组的入方向规则的配置,发现仅开通了TCP协议的22端口。 ping命

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  • 配置边缘节点环境

    将主机登录方式设置为密钥登录,密钥登录设置请参见主机密码被暴力破解的解决方案。 使用华为官方提供的管理检测与响应服务进行全面的安全体检或使用企业主机安全服务深度防御。 父主题: 节点管理

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  • 准备GPU虚拟化资源

    1及以上版本 gpu-device-plugin插件:2.0.0及以上版本 步骤一:纳管并标记GPU节点 如果您的集群中已有符合基础规划的GPU节点,您可以跳过此步骤。 在集群中纳管支持GPU虚拟化的节点,具体操作步骤请参见纳管节点。 纳管成功后,给对应支持GPU虚拟化节点打上“accelerator:

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  • 创建GPU虚拟化应用

    创建GPU虚拟化应用 本文介绍如何使用GPU虚拟化能力实现算力和显存隔离,高效利用GPU设备资源。 前提条件 已完成GPU虚拟化资源准备。 如果您需要通过命令行创建,需要使用kubectl连接到集群,详情请参见通过kubectl连接集群。 约束与限制 init容器不支持进行GPU虚拟化。

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  • 监控GPU虚拟化资源

    监控GPU虚拟化资源 本章介绍如何在U CS 控制台界面查看GPU虚拟化资源的全局监控指标。 前提条件 完成GPU虚拟化资源准备。 当前本地集群内存在节点开启GPU虚拟化能力。 当前本地集群开启了监控能力。 GPU虚拟化监控 登录UCS控制台,在左侧导航栏选择“容器智能分析”。 选择

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  • Serverless GPU使用介绍

    Serverless GPU使用介绍 概述 应用场景 父主题: GPU函数管理

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  • T4 GPU设备显示异常

    T4 GPU设备显示异常 问题描述 使用NVIDIA Tesla T4 GPU 云服务器 ,例如Pi2或G6规格,执行nvidia-smi命令查看GPU使用情况时,显示如下: No devices were found 原因分析 NVIDIA Tesla T4 GPU是NVIDIA的新版本,默认使用并开启GSP

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  • 推理基础镜像详情TensorFlow(CPU/GPU)

    推理基础镜像详情TensorFlow(CPU/GPU) ModelArts提供了以下TensorFlow(CPU/GPU)推理基础镜像: 引擎版本一:tensorflow_2.1.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 引擎版本二: tensorflow_1

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  • GPU实例故障分类列表

    GPU实例故障分类列表 GPU实例故障的分类列表如表1所示。 表1 GPU实例故障分类列表 是否可恢复故障 故障类型 相关文档 可恢复故障,可按照相关文档自行恢复 镜像配置问题 如何处理Nouveau驱动未禁用导致的问题 ECC错误 如何处理ECC ERROR:存在待隔离页问题 内核升级问题

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  • 手动更新GPU节点驱动版本

    置为GPU插件配置中指定的版本。 如果需要稳定升级GPU节点驱动,推荐使用通过节点池升级节点的GPU驱动版本。 前提条件 需要使用kubectl连接到集群,详情请参见通过kubectl连接集群。 操作步骤 如果您需要使用指定的NVIDIA驱动版本,可以在节点安装新版本GPU驱动,操作步骤如下:

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  • 兼容Kubernetes默认GPU调度模式

    兼容Kubernetes默认GPU调度模式 开启GPU虚拟化后,默认该GPU节点不再支持使用Kubernetes默认GPU调度模式的工作负载,即不再支持使用nvidia.com/gpu资源的工作负载。如果您在集群中已使用nvidia.com/gpu资源的工作负载,可在gpu-device-p

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  • 推理基础镜像详情Pytorch(CPU/GPU)

    推理基础镜像详情Pytorch(CPU/GPU) ModelArts提供了以下Pytorch(CPU/GPU)推理基础镜像: 引擎版本一:pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 引擎版本二:pytorch_1.8.2-cuda_11

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  • 推理基础镜像详情MindSpore(CPU/GPU)

    推理基础镜像详情MindSpore(CPU/GPU) ModelArts提供了以下MindSpore(CPU/GPU)推理基础镜像: 引擎版本一:mindspore_1.7.0-cpu-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 引擎版本二:mindspore_1.7.0-cuda_10

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  • 如何处理GPU掉卡问题

    a1),请继续按照处理方法处理;如果查找不到显卡或者显示状态为rev ff,请根据显卡故障诊断及处理方法进行故障诊断。规格对应显卡数量可以通过GPU加速型查询。 lspci | grep -i nvidia 处理方法 非CCE集群场景,建议尝试自行重装驱动,或升级驱动版本后执行nvidi

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  • 安全云脑 SecMaster华为云

    态势感知-成长地图 | 华为 安全脑(态势感知) 安全脑(态势感知)是华为云原生的新一代安全运营中心,集华为多年安全经验,基于云原生安全,提供上资产管理、安全态势管理、安全信息和事件管理、安全编排与自动响应等能力,可以鸟瞰整个安全,精简云安全配置、防护策略的设置与维护,

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  • 快速入门

    cidr:网段地址,虚拟私有下可用子网的范围。 attachedVPC:命名空间所在VPC(虚拟私有)的ID,您可以在虚拟私有控制台中查询,也可以通过查询VPC列表API查询。 networkID:VPC内子网的网络ID,您可以在虚拟私有控制台中查询,也可以通过查询子网列表API查询。

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  • 云会议如何保证安全性?

    会议如何保证安全性? 华为会议从、管、端三个层面进行安全设计,业务系统和管理系统构成了管端的“”。承载会议业务的IP网络平台构成了管端的“管”,即网络安全域、网络边界防护等网络安全。使用会议各种终端构成了管端的“端”。从、管、端三个层全方位确保会议业务安全可靠,为您的会议业务保驾护航。

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  • 步骤二:应用内容上云

    步骤二:应用内容上 操作场景 将VR应用或者3D应用内容打包并上传至OBS桶,后续作为应用安装包安装至GPU加速云服务器中运行。 操作步骤 准备VR应用或者3D应用。使用压缩工具,将应用内容打包为“.zip”格式的文件。 该zip包中包含“.exe”格式的可执行文件。 zip

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  • 图解安全云脑

    图解安全

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  • 头显一直显示“等待连接中”

    打开头显浏览器,输入https://www.huaweicloud.com/,若能正常访问则证明网络连通正常。 检查APK打包中的配置信息是否正确。 登录华为控制台,选择“我的凭证”。 图9 我的凭证 查看“API凭证”页面的信息。 图10 API凭证 检查APK打包中的如下信息,是否与“API凭证”页面的信息一致。

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