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计算服务器怎么用 更多内容
  • 方案概述

    文件接口方式的数据共享访问:由于 AI 架构需要使用到大规模的计算集群(GPU/NPU 服务器 ),集群中的服务器访问的数据来自一个统一的数据源,即一个共享的存储空间。这种共享访问的数据有诸多好处,它可以保证不同服务器上访问数据的一致性,减少不同服务器上分别保留数据带来的数据冗余等。另外以 AI 生

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  • 计费模式概述

    折扣以及 云服务器 实际使用时长计费,秒级计费,按小时结算。竞价计费模式允许您以折扣价购买弹性云服务器,性能与常规购买的弹性云服务器无异。但是当库存资源不足,或市场价格上浮超过您的预期价格时,系统会自动释放您的云服务器资源,对这些折扣售卖的云服务器进行中断回收。一般适用于对云成本控制要求比较高的场景。

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  • Lite Server使用流程

    ver对应的裸金属服务器,后续挂载磁盘、绑定弹性网络IP等操作可在BMS服务控制台上完成。 xPU xPU泛指GPU和NPU。 GPU,即图形处理器,主要用于加速深度学习模型的训练和推理。 NPU,即神经网络处理器,是专门为加速神经网络计算而设计的硬件。与GPU相比,NPU在神经

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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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  • 环境准备

    当前支持Nvidia Tesla系列P4、P40、T4等型号GPU。 含有GPU硬件的机器,作为边缘节点的时候可以不使用GPU。 如果边缘节点使用GPU,您需要在纳管前安装GPU驱动。 目前只有使用x86架构的GPU节点才能纳管到IEF中使用。 NPU(可选) 华为昇腾AI加速处理器。

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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

    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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  • 资源和成本规划

    资源和成本规划 表1 资源和成本规划 云服务 规格 数量 计费模式 每月费用 说明 弹性云服务器 规格: X86计算 | GPU加速型 | pi2.8xlarge.4 | 32核 | 128GB 镜像: CentOS | CentOS 8.2 64bit with GRID Driver

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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E CS 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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  • 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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  • GPU A系列裸金属服务器更换NVIDIA和CUDA

    GPU A系列裸金属服务器更换NVIDIA和CUDA 场景描述 当裸金属服务器预置的NVIDIA版本和业务需求不匹配时,需要更换NVIDIA驱动和CUDA版本。本文介绍华为云A系列GPU裸金属服务器(Ubuntu20.04系统)如何从“NVIDIA 525+CUDA 12.0”更换为“NVIDIA

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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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  • 资源和成本规划

    全动态BGP | 流量 | 100GB 1 94 弹性负载均衡 实例规格类型: 共享型负载均衡 1 94 弹性云服务器 X86计算 | GPU型 | 24核 | 96GB | GPU T4*1 镜像: CentOS | CentOS 7.4 系统盘: 高IO | 500GB 弹性公网IP:

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  • 云耀云服务器(旧版)

    了解更多常见问题、案例和解决方案 热门案例 云耀云服务器和弹性云服务器有什么区别? 在控制台找不到我的云耀云服务器资源怎么办? 云耀云服务器性能指标是什么? 远程登录时忘记密码怎么办? 更多 云服务器卡顿 Windows云服务器带宽和CPU利用率高问题排查方法 Linux云服务器带宽和CPU占用率高问题排查方法

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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加速型云服务器时,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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  • 模型验证服务是什么含义?

    模型验证界面支持创建验证服务,支持使用在线VScode工具,编辑和调试验证代码。配置验证例,设置模型指标、验证数据集、验证数据集实例、AI引擎、计算节点规格,对模型包进行验证。模型验证使用的AI算法框架和CPU、GPU资源等能力与模型训练等同。验证完成后,查看验证报告中模型的准确率等信息。 父主题:

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  • 查询镜像列表

    virtual_env_type,enterprise_project_id,created_at,updated_at,architecture} 可以在URI后面‘?’和‘&’添加不同的查询条件组合,请参考请求样例。 表1 查询参数 参数 是否必选 参数类型 描述 __isregistered 否 String

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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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