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云服务器怎么样 更多内容
  • 步骤一:基础配置

    或重启 云服务器 ,避免安装失败。 安装完成后, 服务器 会自动重启。 如果云服务器切换操作系统,则已自动安装的GPU驱动会失效。 如果GPU驱动安装失败或失效,请手动安装GPU驱动,详细内容,请参见(推荐)GPU加速型实例使用脚本安装GPU驱动(Linux)或(推荐)GPU加速型实例

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  • 登录前准备类

    登录前准备类 云服务器登录前的准备工作有哪些? 远程登录时需要输入的账号和密码是多少? 远程登录忘记密码,怎么办? 使用创建时的用户名和密码无法SSH方式登录 GPU加速云服务器 启动弹性云服务器时卡在“Waiting for cloudResetPwdAgent” 父主题: 登录与连接

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  • 弹性云服务器应用场景

    程制图。 推荐使用GPU加速型弹性云服务器,基于NVIDIA Tesla M60硬件虚拟化技术,提供较为经济的图形加速能力。能够支持DirectX、OpenGL,可以提供最大显存1GiB、分辨率为4096×2160的图形图像处理能力。 更多信息,请参见GPU加速型。 数据分析 处

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  • 使用限制

    使用限制 弹性伸缩服务自动创建的云服务器不会调度到专属主机上,但是对专属主机上创建的云服务器手动添加到弹性伸缩组不做功能限制。 只支持按需付费的公共云服务器迁移到专属主机上。 带本地盘、GPU等特殊云服务器不支持在专属主机之间以及公共池与专属主机之间迁移。

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  • 访问VR云渲游平台流程

    SDK集成开发、连接头显设备。 网速满足要求后,佩戴头显设备,并选择SDK打包的APK。此时,头显将连接至VR云渲游平台并接入分配的GPU云服务器,头显中呈现GPU云服务器内实时渲染的VR应用画面。 连接3D应用包含任务:Windows SDK集成开发或Web SDK集成开发、使用集成开发后的

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  • 训练作业找不到GPU

    GPU。 处理方法 根据报错提示,请您排查代码,是否已添加以下配置,设置该程序可见的GPU: os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0,1,2,3,4,5,6,7' 其中,0为服务器GPU编号,可以为0,1,2,3等,表明对程序可见的GP

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  • Horovod/MPI/MindSpore-GPU

    Horovod/MPI/MindSpore-GPU ModelArts训练服务支持了多种AI引擎,并对不同的引擎提供了针对性适配,用户在使用这些引擎进行模型训练时,训练的算法代码也需要做相应适配,本文讲解了使用Horovod/MPI/MindSpore-GPU引擎所需要做的代码适配。 Hor

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  • 准备GPU虚拟化资源

    准备GPU虚拟化资源 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。本文介绍如何在GPU节点上实现GPU的调度和隔离能力。 前提条件 配置 支持版本 集群版本 v1.23.8-r0、v1.25

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  • 如何处理infoROM错误

    如何处理infoROM错误 问题描述 Linux操作系统的云服务器在执行nvidia-smi命令报错“WARNING:infoROM is corrupted at gpu 0000:00:0D.0”,并且用户业务已经受到影响。 问题原因 健全性检查没有通过,GPU驱动程序不会使用或信任其内容(某些内容未被使用)。

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  • 购买云服务器

    购买云服务器 操作场景 一台云服务器同一时刻可以为最多8个终端提供业务体验,当用户数增多,云服务器数量不能满足业务需求时,您可以购买云服务器,实现多个用户在同一时间接入应用。 新购买的云服务器GPU加速型,用于部署应用,提供计算、图形渲染等功能。 操作步骤 登录控制台,在服务列表中选择“计算

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  • 配置云服务器

    (可选)备份镜像 封装镜像后,云服务器关机再开机,会解封装,无法直接使用。需要重新进行云服务器配置及封装。如有需要,可在封装镜像前,将云服务器进行备份。 在云服务器列表页面,找到已配置完成的云服务器,选择“更多 > 关机”,关闭云服务器。 等待云服务器关机后,选择“更多 > 镜像/备份

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  • Step1 准备Docker机器并配置环境信息

    申请一台弹性云服务器并购买弹性公网IP,并在准备好的机器上安装必要的软件。 ModelArts提供了ubuntu系统的脚本,方便安装docker。 本地Linux机器的操作等同E CS 服务器上的操作,请参考本案例。 创建ECS服务器 登录ECS控制台,购买弹性云服务器,镜像选择公共镜像,推荐使用ubuntu18

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  • 设置告警规则

    关键参数如下,更多配置参数信息,请参见创建告警规则和通知: 告警名称:系统会随机产生一个名称,也可以进行修改。 资源类型:弹性云服务器 维度:云服务器 如果为GPU加速型实例创建告警规则,“维度”选择“云服务器-GPU”。 监控范围:告警规则适用的资源范围,可选择全部资源、资源分组或指定资源。 触发规则:根据需

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  • 最新动态

    通用计算增强型 2 新增API:查询云服务器组列表、查询云服务器组详情 新增API:查询云服务器组列表、查询云服务器组详情。 商用 查询云服务器组列表 查询云服务器组详情 3 控制台云服务器列表页上线帮助面板 控制台云服务器列表页上线帮助面板,通过帮助面板可以获取云服务器的相关操作指导。 - -

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  • 异构类实例安装支持对应监控的CES Agent(Linux)

    实例已安装对应驱动。 GPU加速型实例:已安装GPU驱动。 未安装GPU驱动的云服务器不支持采集GPU指标数据及上报事件。 如果您的弹性云服务器未安装GPU驱动,可参见(推荐)GPU加速型实例自动安装GPU驱动(Linux)。 AI加速型实例:已安装NPU驱动 未安装NPU驱动的云服务器不支持采集NPU指标数据及上报事件。

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  • 监控指标说明

    弹性伸缩组 1分钟 gpu_usage_gpu (Agent)GPU使用率 该指标用于统计弹性伸缩组的(Agent)GPU使用率,以百分比为单位。 计算公式:伸缩组中的所有云服务器(Agent)GPU使用率之和/伸缩组实例数 单位:百分比 0-100% 弹性伸缩组 1分钟 gpu_usage_mem

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  • LoRA适配流是怎么样的?

    LoRA适配流是怎么样的? 因为现在pytorch-npu推理速度比较慢(固定shape比mindir慢4倍),在现在pth-onnx-mindir的模型转换方式下,暂时只能把lora合并到unet主模型内,在每次加载模型前lora特性就被固定了(无法做到pytorch每次推理都可以动态配置的能力)。

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  • 鲲鹏CentOS 7和中标麒麟NKASV 7云服务器使用GNOME图形化后鼠标不可用怎么办?

    7和中标麒麟NKASV 7云服务器使用GNOME图形化后鼠标不可用怎么办? 问题描述 鲲鹏CentOS 7和中标麒麟NKASV 7云服务器安装图形化界面后,远程连接云服务器鼠标不可用。 可能原因 X86云服务器使用了cirrus虚拟显卡,鲲鹏云服务器使用的是virtio GPU。鼠标显示有两种方式,分别称为Software

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  • GPU A系列裸金属服务器没有任务,GPU被占用问题

    GPU A系列裸金属服务器没有任务,GPU被占用问题 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: FAQ

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  • GPU加速型实例安装GRID驱动

    GPU加速型实例安装GRID驱动 操作场景 GPU加速型实例如需使用OpenGL/DirectX/Vulkan等图形加速能力则需要安装GRID驱动并自行购买和配置使用GRID License。此外,GRID驱动配合vDWS类型License,也支持CUDA,用来满足既需要计算加速也需要图形加速的场景。

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  • 推理基础镜像详情Pytorch(CPU/GPU)

    推理基础镜像详情Pytorch(CPU/GPU) ModelArts提供了以下Pytorch(CPU/GPU)推理基础镜像: 引擎版本一:pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 引擎版本二:pytorch_1.8.2-cuda_11

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