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并行运算主机怎么样 更多内容
  • BCS的性能怎么样?

    BCS 的性能怎么样? 使用32U 64G规格的E CS ,2个客户端同时压测得到的性能数据如下: 表1 数据说明 类型 性能说明 ECDSA+FBFT场景 支持并发数为50,一致性吞吐量为6504 TPS。 国密+FBFT场景 支持并发数为50,一致性吞吐量为5698 TPS。 父主题:

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  • 并行查询(PQ)

    并行查询(PQ) 并行查询简介 注意事项 开启并行查询 验证并行查询效果 父主题: 常见内核功能

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  • 并行查询简介

    下: 图1 并行查询原理图 应用场景 并行查询适用于大部分SELECT语句,例如大表查询、多表连接查询、计算量较大的查询。对于非常短的查询,效果不太显著。 轻分析类业务 报表查询通常SQL复杂而且比较耗费时间,通过并行查询可以加速单次查询效率。 系统资源相对空闲 并行查询会使用更

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  • 关于并行导入

    CSV、TEXT、FIXED。 Shared 在数据 服务器 上配置NFS,并将数据服务器挂载到各DN所在的主机上。各DN主机上的挂载目录需要相同。 TEXT。 单行数据大小需<1GB。 Private 将数据文件按DN数均分后上传各DN所在主机。 数据文件需不重复地保存在各主机上相同路径下以DN node_name命名的文件夹下。

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  • 并行处理

    分支名”获取该分支的执行结果。 失败时停止 并行处理出现错误时的是否停止。 True:表示任一并行处理的分支出现错误时,整个任务便停止,并返回错误信息。 False:表示并行处理的分支出现错误后,整个任务会继续执行后续节点。 超时时间(ms) 并行处理过程的最长执行时间,如果超过该时间

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  • GPU计算型

    GPU计算型 GPU计算单元包含的计算资源主要适用于政企用户部署GPU密集型业务到CloudPond上使用的场景,对应华为云ECS的实例包含Pi系列,用户可根据机型规格情况选择对应的计算资源商品。具体规格请参考表1。 表1 GPU计算单元 名称 算力配置 描述 GPU计算单元-汇聚型-2Pi2

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  • GPU相关问题

    GPU相关问题 日志提示"No CUDA-capable device is detected" 日志提示“RuntimeError: connect() timed out” 日志提示“cuda runtime error (10) : invalid device ordinal

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  • 关于并行导出

    群之外的主机上。 导出模式 GaussDB 支持的导出模式有Local和Remote模式。 Remote模式:将集群中的业务数据导出到集群之外的主机上。 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

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  • 并行处理

    分支名”获取该分支的执行结果。 失败时停止 并行处理出现错误时的是否停止。 True:表示任一并行处理的分支出现错误时,整个任务便停止,并返回错误信息。 False:表示并行处理的分支出现错误后,整个任务会继续执行后续节点。 超时时间(ms) 并行处理过程的最长执行时间,如果超过该时间

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  • GPU加速型

    计算加速型P2vs 计算加速型P2s(主售) 计算加速型P2v 计算加速型P1 推理加速型Pi2(主售) 推理加速型Pi1 相关操作链接: 适用于GPU加速实例的镜像列表 GPU加速型实例安装GRID驱动 GPU加速型实例安装Tesla驱动及CUDA工具包 表1 GPU加速实例总览 类别 实例

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  • GPU函数管理

    GPU函数管理 Serverless GPU使用介绍 部署方式 函数模式

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  • GPU驱动概述

    GPU驱动概述 GPU驱动概述 在使用GPU加速型实例前,请确保实例已安装GPU驱动以获得相应的GPU加速能力。 GPU加速型实例支持两种类型的驱动:GRID驱动和Tesla驱动。 当前已支持使用自动化脚本安装GPU驱动,建议优先使用自动安装方式,脚本获取以及安装指导请参考(推荐

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  • GPU故障处理

    GPU故障处理 前提条件 如需将GPU事件同步上报至AOM,集群中需安装云原生日志采集插件,您可前往AOM服务查看GPU插件隔离事件。 GPU插件隔离事件 当GPU显卡出现异常时,系统会将出现问题的GPU设备进行隔离,详细事件如表1所示。 表1 GPU插件隔离事件 事件原因 详细信息

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  • 管理GPU加速型ECS的GPU驱动

    管理GPU加速型ECS的GPU驱动 GPU驱动概述 Tesla驱动及CUDA工具包获取方式 (推荐)自动安装GPU加速型ECS的GPU驱动(Linux) (推荐)自动安装GPU加速型ECS的GPU驱动(Windows) 手动安装GPU加速型ECS的GRID驱动 手动安装GPU加速型ECS的Tesla驱动

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  • 数学运算函数

    注意事项 逻辑操作符只允许boolean类型参与运算,不支持隐式类型转换。 算术运算符 算术运算符包括双目运算符与单目运算符,这些运算符都将返回数字类型。Flink SQL所支持的算术运算符如表3所示。 表3 算术运算运算符 返回类型 描述 + numeric 所有数字类型

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  • 数学运算函数

    注意事项 逻辑操作符只允许boolean类型参与运算,不支持隐式类型转换。 算术运算符 算术运算符包括双目运算符与单目运算符,这些运算符都将返回数字类型。Flink SQL所支持的算术运算符如表3所示。 表3 算术运算运算符 返回类型 描述 + numeric 所有数字类型

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  • 数学运算函数

    注意事项 逻辑操作符只允许boolean类型参与运算,不支持隐式类型转换。 算术运算符 算术运算符包括双目运算符与单目运算符,这些运算符都将返回数字类型。Flink SQL所支持的算术运算符如表3所示。 表3 算术运算运算符 返回类型 描述 + numeric 所有数字类型

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  • 创建单机多卡的分布式训练(DataParallel)

    本章节介绍基于PyTorch引擎的单机多卡数据并行训练。 MindSpore引擎的分布式训练参见MindSpore官网。 训练流程简述 单机多卡数据并行训练流程介绍如下: 将模型复制到多个GPU上 将一个Batch的数据均分到每一个GPU上 各GPU上的模型进行前向传播,得到输出 主GPU(逻辑序号为0)收集各GPU的输出,汇总后计算损失

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  • GPU驱动故障

    GPU驱动故障 G系列弹性 云服务器 GPU驱动故障 GPU驱动异常怎么办? GPU驱动不可用 GPU设备显示异常 T4 GPU设备显示异常 GPU实例启动异常,查看系统日志发现NVIDIA驱动空指针访问怎么办?

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  • GPU设备检查

    GPU设备检查 功能 检查节点是否存在gpu设备,gpu驱动是否安装且运行正常。 语法 edgectl check gpu 参数说明 无 使用示例 检查节点GPU设备: edgectl check gpu 检查成功返回结果: +-----------------------+ |

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  • GPU视图

    计算公式:节点上容器显存使用总量/节点上显存总量 GPU卡-显存使用量 字节 显卡上容器显存使用总量 GPU卡-算力使用率 百分比 每张GPU卡的算力使用率 计算公式:显卡上容器算力使用总量/显卡的算力总量 GPU卡-温度 摄氏度 每张GPU卡的温度 GPU-显存频率 赫兹 每张GPU卡的显存频率 GPU卡-PCle带宽

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