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云计算怎么样 更多内容
  • 资源和成本规划

    资源和成本规划 该解决方案主要部署如下资源,以下花费仅供参考,具体请参考华为官网价格详情,实际收费以账单为准: 表1 资源和成本规划 华为云服务 配置示例 每月预估花费 对象存储服务(多AZ存储) 按需计费(存储费用):0.139元/GB 按需计费(流量费用):0.5元/GB 按需计费(请求费用):0

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  • VR云渲游平台与其他服务的关系

    在云渲游平台中进行应用内容渲染的是GPU加速 云服务器 中支持渲染的图形实例。 单击了解更多GPU加速型相关信息。 虚拟私有 VPC 虚拟私有(Virtual Private Cloud, VPC)为弹性 服务器 提供一个逻辑上完全隔离的虚拟网络环境。您可以完全掌控自己的虚拟网络,包

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  • (推荐)自动安装GPU加速型ECS的GPU驱动(Windows)

    (推荐)自动安装GPU加速型E CS GPU驱动(Windows) 操作场景 在使用GPU加速型实例时,需确保实例已安装GPU驱动,否则无法获得相应的GPU加速能力。 本节内容介绍如何在GPU加速型Windows实例上通过脚本自动安装GPU驱动。 使用须知 如果GPU加速型实例已安装G

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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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  • 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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  • 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为服务器的GPU编号,可以为0,1,2,3等,表明对程序可见的GP

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  • 计算增值服务

    计算增值服务 鲲鹏计算移植专家服务 鲲鹏全栈调优支持服务 鲲鹏工程师培训及认证服务 鲲鹏工程师进阶培训及认证服务 鲲鹏人才培养专家进阶服务 鲲鹏物理资源服务 父主题: 上与实施

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  • 方案概述

    存。 图1 基于OBS+SFS Turbo的华为AI存储解决方案 方案优势 华为AI存储解决方案的主要优势如下表所示。 表1 华为AI存储解决方案的主要优势 序号 主要优势 详细描述 1 存算分离,资源利用率高 GPU/NPU算力和SFS Turbo存储解耦,各自按需扩容,资源利用率提升。

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  • 方案概述

    存。 图1 基于OBS+SFS Turbo的华为AI存储解决方案 方案优势 华为AI存储解决方案的主要优势如下表所示。 表1 华为AI存储解决方案的主要优势 序号 主要优势 详细描述 1 存算分离,资源利用率高 GPU/NPU算力和SFS Turbo存储解耦,各自按需扩容,资源利用率提升。

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  • 查询ModelArts计算节点规格

    String 资源规格的核数。 cpu String 资源规格CPU内存。 gpu_num Int 资源规格GPU的个数。 gpu_type String 资源规格GPU的类型。 spec_code String 资源的规格类型。 max_num Int 以选择的最大节点数量。 storage

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  • 准实时推理场景

    业务可以容忍GPU冷启动耗时,或者业务流量波形对应的冷启动概率低。 功能优势 函数计算为准实时推理工作负载提供以下功能优势: 原生Serverless使用方式 函数计算平台默认提供的按量GPU实例使用方式,会自动管理GPU计算资源。根据业务的请求数量,自动弹性GPU实例,最低0个实例,最大可配置实例数量。

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  • 计算公式

    计算公式 简介 字面量 操作符 函数 其他 父主题: 分析任务定义

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  • 相邻消息计算

    相邻消息计算 算子简介 名称:相邻消息计算 功能说明:基于前一消息和当前消息,按照表达式进行数值计算计算的结果赋值给当前输入消息的属性。 举例:消息中有上报机器的产品总产量,但没有相对上一个上报周期的增量产量。通过相邻消息计算算子,可以用本消息中的产品总量减去上一个消息中的产品

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  • 点位计算

    1 1000 1 20000 20 点位清洗 点位清洗,在边侧提供对设备上报的点位进行数据去重、数据波动抑制的功能,适用于降低冗余数据、上带宽的OT数采场景。 点位清洗规则是针对模块的每个点位,为可选项,使用前需要配置“静默时间窗”和“偏差”这两个参数。具体操作步骤请参见点位清洗。

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  • 数学计算函数

    数学计算函数 本文介绍数学计算函数的语法规则,包括参数解释、函数示例等。 函数列表 表1 数学计算函数 函数 描述 round函数 用于对x进行四舍五入。如果n存在,则保留n位小数;如果n不存在,则对x进行四舍五入取整数。 round函数 用于对x进行四舍五入。如果n存在,则保留

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  • 使用Kubernetes默认GPU调度

    通过nvidia.com/gpu指定申请GPU的数量,支持申请设置为小于1的数量,比如nvidia.com/gpu: 0.5,这样可以多个Pod共享使用GPUGPU数量小于1时,不支持跨GPU分配,如0.5 GPU只会分配到一张卡上。 使用nvidia.com/gpu参数指定GPU数量时,re

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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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  • CCE AI套件(NVIDIA GPU)

    CCE AI套件(NVIDIA GPU) 插件介绍 CCE AI套件(NVIDIA GPU)插件是支持在容器中使用GPU显卡的设备管理插件,集群中使用GPU节点时必须安装本插件。 字段说明 表1 参数描述 参数 是否必选 参数类型 描述 basic 是 object 插件基础配置参数。

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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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