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并行运算主机安全吗 更多内容
  • 设置主机安全配置

    2/32,可设置多行,按Enter分行。 资源类型:选择生效白名单规则的资源类型,可多选。 hws_ecs:弹性 云服务器 。 hws_bms:裸金属 服务器 。 hws_iec:边缘云服务器。 分配状态:选择生效白名单规则的资源分配状态,即使用中、未使用、待回收等状态的主机,可多选。 租户 选择生效白名单规则的租户。

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  • 各个模型深度学习训练加速框架的选择

    eepSpeed的核心思想是在单个GPU上实现大规模模型并行训练,从而提高训练速度。DeepSpeed提供了一系列的优化技术,如ZeRO内存优化、分布式训练等,可以帮助用户更好地利用多个GPU进行训练 Accelerate是一种深度学习加速框架,主要针对分布式训练场景。Accel

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  • 挂载OBS使用限制

    'true' : 表示挂载OBS需要创建obssidecar容器。 挂载obs并行文件系统时,obssidecar容器需预留一定内存以保障业务可靠性,防止容器因资源不足异常退出。当业务容器挂载单个obs并行文件系统时,CPU和内存规格建议配置如下: "obssidecar-injector-webhook/cpu":

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  • 创建Notebook实例

    CPU算力增强型,适用于密集计算场景下运算 GPU规格 “GPU: 1*Vnt1(32GB)|CPU: 8 核 64GB”:GPU单卡规格,32GB显存,适合深度学习场景下的算法训练和调测 “GPU: 1*Tnt004(16GB)|CPU: 8核* 32GB”: GPU单卡规格,16GB显存,

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  • 日期、时间函数及运算符

    日期、时间函数及运算符 日期时间运算运算符 示例 结果 + date '2012-08-08' + interval '2' day 2012-08-10 + time '01:00' + interval '3' hour 04:00:00.000 + timestamp '2012-08-08

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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

    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。 v1.27及以下的集群中,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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  • 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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  • 应用场景

    程制图。 推荐使用GPU加速型弹性云服务器,基于NVIDIA Tesla M60硬件虚拟化技术,提供较为经济的图形加速能力。能够支持DirectX、OpenGL,可以提供最大显存1GiB、分辨率为4096×2160的图形图像处理能力。 更多信息,请参见GPU加速型。 数据分析 处

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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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  • 配置Flink任务并行度

    配置Flink任务并行度 操作场景 并行度控制任务的数量,影响操作后数据被切分成的块数。调整并行度让任务的数量和每个任务处理的数据与机器的处理能力达到更优。 查看CPU使用情况和内存占用情况,当任务和数据不是平均分布在各节点,而是集中在个别节点时,可以增大并行度使任务和数据更均匀

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  • 设置Spark Core并行度

    个节点。增加任务的并行度,充分利用集群机器的计算能力,一般并行度设置为集群CPU总和的2-3倍。 操作步骤 并行度可以通过如下三种方式来设置,用户可以根据实际的内存、CPU、数据以及应用程序逻辑的情况调整并行度参数。 在会产生shuffle的操作函数内设置并行度参数,优先级最高。

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  • 并行文件系统概述

    用户可以通过以下几种方式使用并行文件系统。 OBS桶的权限管理规则及权限要求同样适用于并行文件系统,用户在使用并行文件系统前需要确保具备OBS资源的访问权限。 表1 使用方式 方式 主要功能 相关链接 并行文件系统控制台 您可以在控制台创建并行文件系统,并进行查看、管理等基本操作。 创建并行文件系统

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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操作系统的GPU加速云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使用率的方法,方法一是在cmd窗口执行命令查看GPU使用

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  • (推荐)自动安装GPU加速型ECS的GPU驱动(Windows)

    (推荐)自动安装GPU加速型E CS GPU驱动(Windows) 操作场景 在使用GPU加速型实例时,需确保实例已安装GPU驱动,否则无法获得相应的GPU加速能力。 本节内容介绍如何在GPU加速型Windows实例上通过脚本自动安装GPU驱动。 使用须知 如果GPU加速型实例已安装G

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  • 用户指南

    支持多种数据类型,包括:整型数据、字符型数据、浮点型数据、时间型数据等。 支持算术表达式计算(+、-、*、%、/、|、&),条件表达式运算(<、<=、>、>=、<>、between/and、In等),逻辑运算(or、and、not等),一般函数(字符函数、整型函数、时间函数等),聚合函数(count/sum/avg/min/max)等等。

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  • 分布式训练功能介绍

    代码简单:仅需修改一行代码。 通信瓶颈 :负责reducer的GPU更新模型参数后分发到不同的GPU,因此有较大的通信开销。 GPU负载不均衡:负责reducer的GPU需要负责汇总输出、计算损失和更新权重,因此显存和使用率相比其他GPU都会更高。 DistributedDataParallel进行多机多卡训练的优缺点

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  • 主机安全告警事件概述

    HIPS检测的告警结果会根据实际种类在所有类型的子类别中呈现。 约束限制 未开启防护不支持告警事件相关操作。 主机安全告警介绍 关于主机安全告警类型及具体的告警项介绍请参见表1。不同HSS版本支持的告警项不同,详情请参见产品功能。 表1 主机安全告警说明 告警类型 告警类型说明 告警项 告警原理说明 恶意软件 恶意软

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  • Flink作业重启后,如何判断是否可以从checkpoint恢复

    调整或者增加并行数 不支持 该操作修改了作业的并行数,即修改了作业的运行逻辑。 修改Flink SQL语句、Flink Jar作业等操作 不支持 该操作修改了作业对资源的算法逻辑。 例如原有的算法的语句是执行加减运算,当前需要恢复的状态将算法的语句修改成为乘除取余的运算,是无法从checkpoint直接恢复的。

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