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云运算怎么选 更多内容
  • 数学函数和运算符

    数学函数和运算符 数学运算运算符 描述 + 加 - 减 * 乘 / 除 % 取余 数学函数 abs(x) → [same as input] 返回x的绝对值 SELECT abs(-17.4);-- 17.4 bin(bigint x) -> string 返回x的二进制格式

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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 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

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  • 操作系统故障类

    强制关机导致文件系统损坏,Linux弹性云服务器启动失败 鲲鹏CentOS 7和中标麒麟NKASV 7云服务器使用GNOME图形化后鼠标不可用怎么办? 怎样查看GPU加速云服务器GPU使用率? GPU加速云服务器 出现NVIDIA内核崩溃,如何解决? 父主题: 操作系统管理

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  • GPU驱动不可用

    方法一:重新启动,选择安装GPU驱动时的内核版本,即可使用GPU驱动。 在云服务器操作列下单击“远程登录 > 立即登录”。 单击远程登录操作面板上方的“发送CtrlAltDel”按钮,重启虚拟机。 然后快速刷新页面,按上下键,阻止系统继续启动,选择安装GPU驱动时的内核版本进入系统

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  • 如何避免非GPU/NPU负载调度到GPU/NPU节点?

    登录CCE控制台,单击集群名称进入集群。 在左侧列表中选择“节点管理”,勾GPU/NPU节点,并单击“标签与污点管理”。 单击“新增批量操作”,为GPU/NPU节点添加污点。 选择“污点(Taints)”,并填写键值与污点效果。示例中,为GPU/NPU节点添加accelerator=true:NoSchedule的污点。

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  • 迁移后应用出图效果相比GPU无法对齐怎么办

    迁移后应用出图效果相比GPU无法对齐怎么办 扩散模型在噪音和随机数上的生成,本身就有一定的随机性,GPU和NPU(Ascend)硬件由于存在一定细小的差别,很难确保完全一致,较难达成生成图片100%匹配,建议通过盲测的方式对效果进行验证。 父主题: 常见问题

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  • 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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  • 修订记录

    本次更新说明如下: 增加 使用整机镜像创建云服务器速度很慢,怎么办? 如何查看、修改Linux弹性云服务器的内核参数? 控制台与弹性云服务器内部之间磁盘挂载点的对应关系 如何使用华为提供的epel镜像源(x86_64和ARM)? 如何使用华为提供的Pypi镜像源(x86_64和ARM)? 2018-04-05

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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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  • 使用GPU虚拟化

    使用GPU虚拟化 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 单个GPU卡最多虚拟化成20个GPU虚拟设备。

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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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  • 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插件关键参数检查

    GPU插件关键参数检查 检查项内容 检查CCE GPU插件中部分配置是否被侵入式修改,被侵入式修改的插件可能导致升级失败。 解决方案 使用kubectl连接集群。 执行以下命令获取插件实例详情。 kubectl get ds nvidia-driver-installer -nkube-system

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  • CCE AI套件(NVIDIA GPU)

    aspx?lang=cn网站。 如图4所示,在“NVIDIA驱动程序下载”框内选择对应的驱动信息。其中“操作系统”必须Linux 64-bit。 图4 参数选择 驱动信息确认完毕,单击“搜索”按钮,会跳转到驱动信息展示页面,该页面会显示驱动的版本信息如图5,单击“下载”到下载页面。

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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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  • gpu-device-plugin

    创建节点,在节点规格处选择要创建的GPU节点,选中后下方显示的信息中可以看到节点的GPU显卡型号。 图1 查看显卡型号 登录到nvidia网站。 如图2所示,在“NVIDIA驱动程序下载”框内选择对应的驱动信息。其中“操作系统”必须Linux 64-bit。 图2 参数选择 驱动信息确认

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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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  • 步骤三:集群与应用创建

    详情请参见产品基本概念的“XR Linker”。 XR Linker 网络 选择应用所属的虚拟私有、子网等信息。 您可以选择使用已有的虚拟私有,或者创建新的虚拟私有。更多关于虚拟私有的信息,请参见《虚拟私有用户指南》。 选择子网,并设置为“自动分配IP地址” 安全组 需要设置安全组规则,

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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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