GPU云计算安全吗 更多内容
  • 命名空间

    目前,“华南-广州”、“华东-上海二”、“西南-贵阳一”区域暂不支持“GPU加速型”资源。 一个账号在一个区域,目前只能使用5个命名空间。 通用计算型和GPU加速型支持X86镜像。 命名空间与网络的关系 从网络角度,命名空间对应一个虚拟私有(VPC)中一个子网,如图1所示,在创建命名空间时会关

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  • Namespace和Network

    Network是云容器实例扩展的一种Kubernetes资源对象,用于关联VPC及子网,从而使得容器实例能够使用公有的网络资源。 Namespace与网络的关系 从网络角度看,命名空间对应一个虚拟私有(VPC)中一个子网,如图1所示,在创建命名空间时会关联已有VPC或创建一个新的VPC,并在VP

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  • 购买安全云脑

    购买安全脑 购买安全脑 购买增值包 升级版本 增加配额

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  • 创建云服务器

    的规格。 s6.xlarge.2 虚拟私有 选择规划的虚拟私有。 fa_vpc 子网 选择规划的子网。 subnet-fa 云服务器 名称 用户可自定义。 WKS-desktop_temp 企业项目 选择所属企业项目。 说明: 如已开通企业项目需配置。 default 单击“确定”。

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  • 方案概述

    存。 图1 基于OBS+SFS Turbo的华为AI存储解决方案 方案优势 华为AI存储解决方案的主要优势如下表所示。 表1 华为AI存储解决方案的主要优势 序号 主要优势 详细描述 1 存算分离,资源利用率高 GPU/NPU算力和SFS Turbo存储解耦,各自按需扩容,资源利用率提升。

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  • 约束与限制

    操作由华为运维团队统一执行,用户可以通过CES对CloudPond上运行的资源状况进行监控,不能直接访问运维监控平台。 硬件种类和资源使用限制:用于在CloudPond站点中提供EVS云服务的硬件设备分为融合机型(融合节点,提供用户EVS服务平台运维管控组件服务)和存储机型

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  • 查询ModelArts计算节点规格

    String 资源规格的核数。 cpu String 资源规格CPU内存。 gpu_num Int 资源规格GPU的个数。 gpu_type String 资源规格GPU的类型。 spec_code String 资源的规格类型。 max_num Int 以选择的最大节点数量。 storage

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  • Namespace和Network

    Network是云容器实例扩展的一种Kubernetes资源对象,用于关联VPC及子网,从而使得容器实例能够使用公有的网络资源。 Namespace与网络的关系 从网络角度看,命名空间对应一个虚拟私有(VPC)中一个子网,如图1所示,在创建命名空间时会关联已有VPC或创建一个新的VPC,并在VP

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  • 在安全云脑购买使用安全舆情

    确认订单详情无误后,阅读并勾选《安全服务(SecMaster)免责声明》,单击“去支付”。 在支付页面,选择付款方式完成付款,完成购买操作。 购买完成后,将根据设置的监测主题进行监测并生成报告。查看及下载报告详细操作请参见步骤二:在安全脑中查看及下载舆情报告。 步骤二:在安全脑中查看及下载舆情报告

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  • 面向AI场景使用OBS+SFS Turbo的存储加速方案概述

    存。 图1 基于OBS+SFS Turbo的华为AI存储解决方案 方案优势 华为AI存储解决方案的主要优势如下表所示。 表1 华为AI存储解决方案的主要优势 序号 主要优势 详细描述 1 存算分离,资源利用率高 GPU/NPU算力和SFS Turbo存储解耦,各自按需扩容,资源利用率提升。

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  • 如何避免非GPU/NPU负载调度到GPU/NPU节点?

    如何避免非GPU/NPU负载调度到GPU/NPU节点? 问题现象 当集群中存在GPU/NPU节点和普通节点混合使用的场景时,普通工作负载也可以调度到GPU/NPU节点上,可能出现GPU/NPU资源未充分利用的情况。 问题原因 由于GPU/NPU节点同样提供CPU、内存资源,在一般

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  • 面向AI场景使用OBS+SFS Turbo的存储加速方案概述

    存。 图1 基于OBS+SFS Turbo的华为AI存储解决方案 方案优势 华为AI存储解决方案的主要优势如下表所示。 表1 华为AI存储解决方案的主要优势 序号 主要优势 详细描述 1 存算分离,资源利用率高 GPU/NPU算力和SFS Turbo存储解耦,各自按需扩容,资源利用率提升。

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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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  • CCE AI套件(NVIDIA GPU)

    CCE AI套件(NVIDIA GPU) 插件介绍 CCE AI套件(NVIDIA GPU)插件是支持在容器中使用GPU显卡的设备管理插件,集群中使用GPU节点时必须安装本插件。 字段说明 表1 参数描述 参数 是否必选 参数类型 描述 basic 是 object 插件基础配置参数。

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  • gpu-device-plugin

    性不做额外校验。 gpu-device-plugin插件仅提供驱动的下载及安装脚本执行功能,插件的状态仅代表插件本身功能正常,与驱动是否安装成功无关。 gpu型号只支持T4、V100。 本地集群只支持华为欧拉操作系统 2.0 x86系统架构类型。 纳管gpu节点前,请确保节点依赖libsecurec已安装。

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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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  • CCE AI套件(NVIDIA GPU)

    启集群内的其他GPU节点。 GPU驱动支持列表 当前GPU驱动支持列表仅针对1.2.28及以上版本的CCE AI套件(NVIDIA GPU)插件。 如果您需要安装最新版本的GPU驱动,请将您的CCE AI套件(NVIDIA GPU)插件升级到最新版本。 表2 GPU驱动支持列表 GPU型号

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  • 资源和成本规划

    资源和成本规划内容说明 产品名称 华为配置详情 云服务规格 数量 CAD 云桌面 GPU加速型|g5r.4xlarge.2|16vCPUs|32GiB40GB通用型SSD RTX5000:图形设计|16核|32GB内存|16G显存 A40:工作站D7型|8核|32GB内存|4G显存

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  • 使用Kubernetes默认GPU调度

    通过nvidia.com/gpu指定申请GPU的数量,支持申请设置为小于1的数量,比如nvidia.com/gpu: 0.5,这样可以多个Pod共享使用GPUGPU数量小于1时,不支持跨GPU分配,如0.5 GPU只会分配到一张卡上。 使用nvidia.com/gpu参数指定GPU数量时,re

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  • 步骤三:集群与应用创建

    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》。 - 安全组 需要设置安全组规则,参考“会话数”中所需端口号放通对应TCP或UDP端口。安全组配置方法,请参见添加安全组规则。 需选择

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