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计算服务器怎么样 更多内容
  • GPU虚拟化概述

    GPU虚拟化概述 U CS On Premises 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,可以完全由用户定义使用的GPU数量,提高GPU利用率。

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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 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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  • GPU虚拟化

    GPU虚拟化 GPU虚拟化概述 准备GPU虚拟化资源 创建GPU虚拟化应用 监控GPU虚拟化资源 父主题: 管理本地集群

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  • 远程连接Windows云服务器报错:此计算机无法连接到远程计算机

    远程连接Windows 服务器 报错:此计算机无法连接到远程计算机 问题描述 使用远程登录方式连接登录Windows云服务器时出现如下错误:此计算机无法连接到远程计算机。 图1 无法连接到远程计算机 可能原因 服务端安全组3389端口未开启。检查云服务器端口配置 服务端防火墙关闭。检查防火墙配置是否正常

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  • 购买云服务器

    购买云服务器 操作场景 一台云服务器同一时刻可以为最多8个终端提供业务体验,当用户数增多,云服务器数量不能满足业务需求时,您可以购买云服务器,实现多个用户在同一时间接入应用。 新购买的云服务器GPU加速型,用于部署应用,提供计算、图形渲染等功能。 操作步骤 登录控制台,在服务列表中选择“计算

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  • 概述

    用户提供更加便捷、高效的GPU计算服务,有效承载AI模型推理、AI模型训练、音视频加速生产、图形图像加速加速工作负载。 GPU函数主要使用于:仿真、模拟、科学计算、音视频、AI和图像处理等场景下,使用GPU硬件加速,从而提高业务处理效率。 表1 GPU函数规格 卡型 vGPU 显存(GB)

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  • Workspace支持的CES操作系统监控指标(安装Agent)

    云桌面 1分钟 gpu_usage_gpu (Agent) GPU使用率 该指标用于统计测量对象当前的GPU使用率。 单位:百分比 采集方式(Linux):通过调用GPU卡的libnvidia-ml.so.1库文件获取。 采集方式(Windows):通过调用GPU卡的nvml.dll库获取。

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  • 目的端支持的ECS规格有哪些?

    主机迁移 服务只支持迁移X86架构的服务器,华为云ECS提供的X86架构规格可查看实例类型,其中可以设置为主机迁移服务目的端的实例类型如下: 通用入门型 通用计算型 通用计算增强型 内存优化型 超大内存型 高性能计算型 超高性能计算型 FPGA加速型 AI推理加速GPU加速型 父主题:

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  • 安装并配置GPU驱动

    安装并配置GPU驱动 背景信息 对于使用GPU的边缘节点,在纳管边缘节点前,需要安装并配置GPU驱动。 IEF当前支持Nvidia Tesla系列P4、P40、T4等型号GPU,支持CUDA Toolkit 8.0至10.0版本对应的驱动。 操作步骤 安装GPU驱动。 下载GPU驱动,推荐驱动链接:

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  • 安装并配置GPU驱动

    安装并配置GPU驱动 背景信息 对于使用GPU的边缘节点,在纳管边缘节点前,需要安装并配置GPU驱动。 IEF当前支持Nvidia Tesla系列P4、P40、T4等型号GPU,支持CUDA Toolkit 8.0至10.0版本对应的驱动。 操作步骤 安装GPU驱动。 下载GPU驱动,推荐驱动链接:

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  • GPU实例故障处理流程

    GPU实例故障处理流程 GPU实例故障处理流程如图1所示,对应的操作方法如下: CES监控事件通知:配置GPU的CES监控后会产生故障事件通知。 故障信息收集:可使用GPU故障信息收集脚本一键收集,也可参考故障信息收集执行命令行收集。 GPU实例故障分类列表:根据错误信息在故障分类列表中识别故障类型。

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  • GPU节点驱动版本

    GPU节点驱动版本 选择GPU节点驱动版本 CCE推荐的GPU驱动版本列表 手动更新GPU节点驱动版本 通过节点池升级节点的GPU驱动版本 父主题: GPU调度

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  • 使用GPU虚拟化

    设备。 init容器不支持使用GPU虚拟化资源。 GPU虚拟化支持显存隔离、显存与算力隔离两种隔离模式。单个GPU卡仅支持调度同一种隔离模式的工作负载。 使用GPU虚拟化后,不支持使用Autoscaler插件自动扩缩容GPU虚拟化节点。 XGPU服务的隔离功能不支持以UVM的方式申请显存,即调用CUDA

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  • CAE的收费粒度是怎么样的?

    CAE的收费粒度是怎么样的? CAE根据用户的实际使用的情况进行收费,用多少收多少,具体信息可以在概览页通过内存、CPU等使用量进行查看。 图1 资源使用情况概览 父主题: 计费FAQ

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  • 快速入门

    如果GPU驱动安装失败或失效,请手动安装GPU驱动,详细内容,请参见(推荐)GPU加速型实例使用脚本安装GPU驱动(Linux)或(推荐)GPU加速型实例使用脚本安装GPU驱动(Windows)。 (可选)设置“安全防护”。 选择部分操作系统的公共镜像时,系统推荐您配套使用主机安全服务(Host Security

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  • 开启远程桌面连接功能

    前提条件 已登录创建Windows私有镜像所使用的云服务器。 登录云服务器的详细操作请参见“Windows弹性云服务器登录方式概述”。 操作步骤 开启远程桌面连接功能之前,建议先将云服务器的分辨率设置为1920×1080。 设置方法:在云服务器操作系统单击“开始 > 控制面板”,在“外观

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  • p2服务器安装NVIDIA GPU驱动和CUDA工具包

    p2服务器安装NVIDIA GPU驱动和CUDA工具包 操作场景 GPU加速型p2(physical.p2.large规格)裸金属服务器创建成功后,需安装NVIDIA GPU驱动和CUDA工具包,从而实现计算加速功能。 前提条件 已绑定弹性公网IP。 已下载对应操作系统所需驱动的安装包。

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  • Tesla驱动及CUDA工具包获取方式

    la驱动。 当前已支持使用自动化脚本安装GPU驱动,建议优先使用自动安装方式,脚本获取以及安装指导请参考(推荐)自动安装GPU加速型ECS的GPU驱动(Linux)和(推荐)自动安装GPU加速型ECS的GPU驱动(Windows)。 GPU虚拟化型实例,需要严格按照表1选择合适的驱动版本下载使用。

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  • 修改集群

    后重试修改操作。 图1 变更集群配置 修改集群配置信息。 如果区域、虚拟私有云置灰,表示当前区域存在GPU加速云服务器,不允许修改。如需修改,请先删除区域内的GPU加速云服务器。 图2 变更集群配置 单击“下一步”,进入确认变更集群配置页面。 图3 确认变更集群配置 确认集群配置无误后,单击“提交”。

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  • 什么是云容器实例

    图2 产品架构 基于云平台底层网络和存储服务(VPC、ELB、NAT、EVS、OBS、SFS等),提供丰富的网络和存储功能。 提供高性能、异构的基础设施(x86服务器GPU加速服务器、Ascend加速服务器),容器直接运行在物理服务器上。 使用Kata容器提供虚拟机级别的安

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  • 节点规格(flavor)说明

    i7、i7n、i3ne、ir7、ir7n GPU加速型 pi2ne p2sne Flexus云服务器X x1、x1e 鲲鹏(ARM)节点 鲲鹏通用计算增强型 kc1n 鲲鹏内存优化型 km1n 弹性云服务器-物理机:支持c6、c7类型的弹性云服务器物理机。 节点类型 规格名称 通用计算增强型 c6.22xlarge

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