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 更多内容
  • GPU实例故障分类列表

    GPU实例故障分类列表 GPU实例故障的分类列表如表1所示。 表1 GPU实例故障分类列表 是否可恢复故障 故障类型 相关文档 可恢复故障,可按照相关文档自行恢复 镜像配置问题 如何处理Nouveau驱动未禁用导致的问题 ECC错误 如何处理ECC ERROR:存在待隔离页问题 内核升级问题

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  • gpu-device-plugin

    安装nvidia-fabricmanager服务 A100/A800 GPU支持 NvLink & NvSwitch,若您使用多GPU卡的机型,需额外安装与驱动版本对应的nvidia-fabricmanager服务使GPU卡间能够互联,否则可能无法正常使用GPU实例。 本文以驱动版本470.103

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  • CCE AI套件(NVIDIA GPU)

    /nvidia-smi 若能正常返回GPU信息,说明设备可用,插件安装成功。 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GPU插件。 如果您需要安装最新版本的GPU驱动,请将您的GPU插件升级到最新版本。 表1 GPU驱动支持列表 GPU型号 支持集群类型 机型规格

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  • GPU插件检查异常处理

    GPU插件检查异常处理 检查项内容 检查到本次升级涉及GPU插件,可能影响新建GPU节点时GPU驱动的安装。 解决方案 由于当前GPU插件的驱动配置由您自行配置,需要您验证两者的兼容性。建议您在测试环境验证安装升级目标版本的GPU插件,并配置当前GPU驱动后,测试创建节点是否正常使用。

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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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  • 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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  • 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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  • GPU A系列裸金属服务器没有任务但GPU被占用如何解决

    GPU A系列裸金属服务器没有任务但GPU被占用如何解决 问题现象 服务器没有任务,但GPU显示被占用。 图1 显卡运行状态 处理方法 nvidia-smi -pm 1 父主题: Lite Server

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  • 如何处理GPU掉卡问题

    a1),请继续按照处理方法处理;如果查找不到显卡或者显示状态为rev ff,请根据显卡故障诊断及处理方法进行故障诊断。规格对应显卡数量可以通过GPU加速型查询。 lspci | grep -i nvidia 处理方法 非CCE集群场景,建议尝试自行重装驱动,或升级驱动版本后执行nvidi

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  • GPU驱动异常怎么办?

    nvidia-smi: command not found 可能原因 云服务器 驱动异常、没有安装驱动或者驱动被卸载。 处理方法 如果未安装GPU驱动,请重新安装GPU驱动。 操作指导请参考:安装GPU驱动 如果已安装驱动,但是驱动被卸载。 执行history,查看是否执行过卸载操作。

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  • 支持GPU监控的环境约束

    bash mirrors_source.sh 更多内容,请参见如何使用自动化工具配置华为镜像源(x86_64和ARM)? 执行以下命令,安装lspci工具。 CentOS系统: yum install pciutils Ubuntu系统: apt install pciutils

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  • ERROR6203 GPU驱动未启动

    当前节点未启动GPU驱动。GPU驱动未启动。检查GPU当前状态:systemctl status nvidia-drivers-loader若nvidia驱动未启动,则启动nvidia驱动:systemctl start nvidia-drivers-loadersystemctl start nvidia-drivers-loader如

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  • CCE AI套件(NVIDIA GPU)版本发布记录

    CCE AI套件(NVIDIA GPU)版本发布记录 表1 CCE AI套件(NVIDIA GPU)版本记录 插件版本 支持的集群版本 更新特性 2.6.4 v1.28 v1.29 更新GPU卡逻辑隔离逻辑 2.6.1 v1.28 v1.29 升级GPU插件基础镜像 2.5.6 v1

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  • 如何在代码中打印GPU使用信息

    gputil import GPUtil as GPU GPU.showUtilization() import GPUtil as GPU GPUs = GPU.getGPUs() for gpu in GPUs: print("GPU RAM Free: {0:.0f}MB |

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  • T4 GPU设备显示异常

    T4 GPU设备显示异常 问题描述 使用NVIDIA Tesla T4 GPU云服务器,例如Pi2或G6规格,执行nvidia-smi命令查看GPU使用情况时,显示如下: No devices were found 原因分析 NVIDIA Tesla T4 GPU是NVIDIA的新版本,默认使用并开启GSP

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  • Serverless GPU使用介绍

    Serverless GPU使用介绍 概述 应用场景 父主题: GPU函数管理

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  • 准备GPU虚拟化资源

    1及以上版本 gpu-device-plugin插件:2.0.0及以上版本 步骤一:纳管并标记GPU节点 如果您的集群中已有符合基础规划的GPU节点,您可以跳过此步骤。 在集群中纳管支持GPU虚拟化的节点,具体操作步骤请参见纳管节点。 纳管成功后,给对应支持GPU虚拟化节点打上“accelerator:

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  • 创建GPU虚拟化应用

    创建GPU虚拟化应用 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 init容器不支持进行GPU虚拟化。

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  • 监控GPU虚拟化资源

    监控GPU虚拟化资源 本章介绍如何在U CS 控制台界面查看GPU虚拟化资源的全局监控指标。 前提条件 完成GPU虚拟化资源准备。 当前本地集群内存在节点开启GPU虚拟化能力。 当前本地集群开启了监控能力。 GPU虚拟化监控 登录UCS控制台,在左侧导航栏选择“容器智能分析”。 选择

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  • 逻辑运算符(logical operator)

    逻辑运算符(logical operator) 逻辑运算符共支持以下三种类型: "not": <condition> "allOf": [<condition>, ..., <condition>] "anyOf": [<condition>, ..., <condition>]

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