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并行运算服务器怎么用 更多内容
  • Json函数和运算符

    Json函数和运算符 Cast to JSON SELECT CAST(9223372036854775807 AS JSON); -- JSON '9223372036854775807' Cast from JSON SELECT CAST(JSON '[1,23,456]'

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  • 数组函数和运算符

    SELECT 2 || ARRAY[1]; _col0 -------- [2, 1] (1 row) Array函数 下标运算符: [] 下标运算符 [] 用于获取数组中对应位置的值。 SELECT ARRAY[5,3,41,6][1] AS first_element; --

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  • 比较函数和运算符

    比较函数和运算符 比较操作 操作 描述 < 小于 > 大于 <= 小于等于 >= 大于等于 = 等于 <> 不等于 != 不等于 范围比较:between between适用于值在一个特定的范围内,如:value BETWEEN min AND max Not between适用于值不在某个特定范围内。

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  • 数学函数和运算符

    MAP(ARRAY['a'],ARRAY[2.0]));-- 1.0 累计分布函数 beta_cdf(a, b, v) → double 给定的a,b参数计算贝塔分布的累计分布函数:P(N <v; a,b)。参数a,b必须为正实数,而值v必须为实数。值v必须位于间隔[0,1]上。

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  • Map函数和运算符

    Map函数和运算符 下表操作符: [] 描述:[]运算符用于从映射中检索与给定键对应的值。 select age_map['li'] from (values (map(array['li','wang'],array[15,27]))) as table_age(age_map);--

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  • 验证并行查询效果

    验证并行查询效果 本章节使用TPCH测试工具测试并行查询对22条QUERY的性能提升情况。 测试的实例信息如下: 实例规格:32 vCPUs | 256 GB 内核版本:2.0.26.1 并行线程数:16 测试数据量:100GB 操作步骤 生成测试数据。 请在https://github

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  • 设置并行度

    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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  • 关于OBS并行导入

    关于OBS并行导入 对象存储服务OBS(Object Storage Service)是云上提供的一个基于对象的海量存储服务,为客户提供安全、高可靠、低成本的数据存储能力。OBS为用户提供了超大存储容量的能力,适合存放任意类型的文件。 数据仓库 服务 GaussDB (DWS)使用OB

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  • 关于GDS并行导入

    数据量大,数据存储在多个 服务器 上时,在每个数据服务器上安装配置、启动GDS后,各服务器上的数据可以并行入库。如图2所示。 图2 多数据服务器并行导入 GDS进程数目不能超过DN数目。如果超过,会出现一个DN连接多个GDS进程的情形,可能会导致部分GDS异常运行。 数据存储在一台数据服务器上时,如

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  • 关于OBS并行导出

    关于OBS并行导出 概述 GaussDB(DWS)数据库支持通过OBS外表并行导出数据:通过OBS外表设置的导出模式、导出数据格式等信息来指定导出的数据文件,利用多DN并行的方式,将数据从GaussDB(DWS)数据库导出到外部,存放在OBS对象存储服务器上,从而提高整体导出性能。

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  • 关于GDS并行导出

    支持多个GDS服务并发导出,但1个GDS在同一时刻,只能为1个集群提供导出服务。 配置与集群节点处于统一内网的GDS服务,导出速率受网络带宽影响,推荐的网络配置为10GE。 支持数据文件格式:TEXT、 CS V和FIXED。单行数据大小需<1GB。 导出流程 图2 并行导出流程 表1

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  • SMP并行执行

    各个算子的并行情况。 非适用场景: 生成计划时间占比很高的短查询场景。 不支持CN上的算子并行。 不支持不能下推的查询并行执行。 不支持子查询subplan的并行,以及包含子查询的算子并行。 资源对SMP性能的影响 SMP架构是一种利用富余资源来换取时间的方案,计划并行之后必定会

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  • 日志提示“cuda runtime error (10) : invalid device ordinal at xxx”

    但是您在进行cuda相关的运算时,例如"tensor.to(device="cuda:7")",将张量搬到了7号GPU卡上,超过了实际可用的ID号。 如果cuda相关运算设置的卡ID号在所选规格范围内,但是依旧出现了上述报错。可能是该资源节点中存在GPU卡损坏的情况,导致实际能检测到的卡少于所选规格。

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  • MapReduce基本原理

    群内已安装Hadoop服务。 MapReduce是Hadoop的核心,是Google提出的一个软件架构,用于大规模数据集(大于1TB)的并行运算。概念“Map(映射)”和“Reduce(化简)”及其主要思想,均取自于函数式编程语言及矢量编程语言。 当前的软件实现是指定一个Map(

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  • 用例管理

    用例设计完成评审后,用例设计人可继续编辑例或新增用例设计。编辑过的或新增的例为待审核状态,按照上述步骤提交审核即可。 例审核 设计好的例提交审核后,指定的例审核人可以对例进行评审。 例审核人单击【例审核】按钮,或者从首页待办进入处理。 图4 例管理界面 进入到例审核页面,选择单个例审核通过或者不通过,填写用例审核意见。

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  • 创建用例

    在“测试用例”页签,可对用例进行以下操作。 表1 测试用例相关操作 任务 操作步骤 查询例 可按照"例ID"、"例名称"查询测试用例,也可在搜索框中输入搜索内容对例进行查询。 删除例 对于自定义例,用户可单击例名称后“操作”栏下的“删除”,删除该场景测试用例。 说明: 删除后该用例将不再应用于测试套件中,请谨慎操作。

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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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  • 并行文件系统

    并行文件系统 并行文件系统(Parallel File System)是对象存储服务(Object Storage Service,OBS)提供的一种经过优化的高性能文件语义系统,提供毫秒级别访问时延,TB/s级别带宽和百万级别的IOPS,能够快速处理高性能计算(HPC)工作负载,主要应用于大数据场景。

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  • 用例图

    Include 基例与包含例之间的关系。说明如何将包含例中定义的行为插入基例定义的行为中。基例可以看到包含例,并依赖于包含例的执行结果。但是二者不能访问对方的属性。 Extend 是指扩展例与基例之间的关系。特别是如何将扩展例定义的行为插入基例定义的行为序列。

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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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