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运算服务器软件 更多内容
  • 手动安装GPU加速型ECS的Tesla驱动

    手动安装GPU加速型E CS 的Tesla驱动 操作场景 GPU加速 云服务器 ,需要安装Tesla驱动和CUDA工具包以实现计算加速功能。 使用公共镜像创建的计算加速型(P系列)实例默认已安装特定版本的Tesla驱动。 使用私有镜像创建的GPU加速 服务器 ,需在创建完成后安装Tesla驱动,否则无法实现计算加速功能。

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  • Tesla驱动及CUDA工具包获取方式

    la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)自动安装GPU加速型ECS的GPU驱动(Linux)和(推荐)自动安装GPU加速型ECS的GPU驱动(Windows)。 GPU虚拟化型实例,需要严格按照表1选择合适的驱动版本下载使用。

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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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  • (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(Linux) 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Linux实例上通过脚本自动安装GPU驱动。 使用须知 本操作仅支持Linux操作系统。

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  • GPU加速云服务器出现NVIDIA内核崩溃,如何解决?

    GPU加速云服务器 出现NVIDIA内核崩溃,如何解决? 问题描述 GPU加速云服务器在运行过程中发生crash,重启云服务器后检查日志,发现没有打印NVIDIA驱动堆栈日志。 图1 堆栈日志信息 可能原因 云服务器在运行过程中遇到NVIDIA官方驱动bug,导致云服务器内核崩溃。

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  • 安装GPU指标集成插件

    暂不支持CCE纳管后的GPU加速型实例。 前提条件 已安装GPU驱动,未安装lspci工具的云服务器影响GPU掉卡事件的上报。 如果您的弹性云服务器未安装GPU驱动,请参见GPU驱动概述安装GPU驱动。 安装GPU驱动需使用默认路径。 GPU驱动安装完后,需重启GPU加速型实例,否则可能

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  • GPU设备显示异常

    是,该驱动版本与镜像可能存在兼容性问题,建议更换驱动版本,操作指导,请参考安装GPU驱动。 否,请执行下一步。 请尝试重启云服务器,再执行nvidia-smi查看GPU使用情况,确认是否正常。 如果问题依然存在,请联系客服。 父主题: GPU驱动故障

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  • 监控GPU资源指标

    监控GPU资源指标 通过Prometheus和Grafana,可以实现对GPU资源指标的观测。本文以实际示例介绍如何通过Prometheus查看集群的GPU显存的使用。 本文将通过一个示例应用演示如何监控GPU资源指标,具体步骤如下: 访问Prometheus (可选)为Prom

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  • GPU虚拟化

    GPU虚拟化 GPU虚拟化概述 准备GPU虚拟化资源 使用GPU虚拟化 兼容Kubernetes默认GPU调度模式 父主题: GPU调度

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  • 日志提示“cuda runtime error (10) : invalid device ordinal at xxx”

    但是您在进行cuda相关的运算时,例如"tensor.to(device="cuda:7")",将张量搬到了7号GPU卡上,超过了实际可用的ID号。 如果cuda相关运算设置的卡ID号在所选规格范围内,但是依旧出现了上述报错。可能是该资源节点中存在GPU卡损坏的情况,导致实际能检测到的卡少于所选规格。

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  • 日期、时间函数及运算符

    日期、时间函数及运算符 日期时间运算运算符 示例 结果 + date '2012-08-08' + interval '2' day 2012-08-10 + time '01:00' + interval '3' hour 04:00:00.000 + timestamp '2012-08-08

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  • 准备软件

    准备软件 制作Windows操作系统私有镜像需准备的软件如表1所示。 表1 所需软件软件包名称 软件包说明 获取方式 Workspace_HDP_WindowsDesktop_Installer_x.x.x.iso Windows镜像制作工具。 点此获取镜像制作工具 点此获取镜像工具校验文件

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  • 配置Lite Server软件环境

    配置Lite Server软件环境 NPU服务器上配置Lite Server资源软件环境 GPU服务器上配置Lite Server资源软件环境 父主题: Lite Server资源配置

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  • 如何查询XID报错信息

    用于标识GPU错误事件,提供GPU硬件、NVIDIA软件或您应用程序中的错误类型、错误位置、错误代码等信息。 查询XID报错信息方法如下: 登录弹性云服务器。 执行以下命令,查看是否存在xid相关报错,保存回显结果。 dmesg | grep -i xid 若检查项GPU节点上的XID异常为空,说明无XID消息。

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  • GPU A系列裸金属服务器使用CUDA cudaGetDeviceCount()提示CUDA initializat失败

    GPU A系列裸金属服务器使用CUDA cudaGetDeviceCount()提示CUDA initializat失败 问题现象 在A系列GPU裸金属服务器上,系统环境是ubuntu20.04+nvidia515+cuda11.7,使用Pytorch2.0时出现如下错误: CUDA

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  • 手动安装GPU加速型ECS的GRID驱动

    微软的远程登录协议不支持使用GPU的3D硬件加速能力,如需使用请安装VNC/PCoIP/NICE DCV等第三方桌面协议软件,并通过相应客户端连接GPU实例,使用GPU图形图像加速能力。 使用第三方桌面协议连接后,在Windows控制面板中打开NVIDIA控制面板 。 在一级许可证服务器中填入部署的License

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  • 字符串函数和运算符

    字符串函数和运算符 字符串运算符 ||表示字符连接 SELECT 'he'||'llo'; –hello 字符串函数 这些函数假定输入字符串包含有效的UTF-8编码的Unicode代码点。不会显式检查UTF-8数据是否有效,对于无效的UTF-8数据,函数可能会返回错误的结果。可以

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  • GPU监控指标说明

    Gauge % GPU进程 GPU各进程编码使用率 - cce_gpu_decoder_utilization_process Gauge % GPU进程 GPU各进程解码使用率 - 内存指标 cce_gpu_memory_used Gauge bytes GPUGPU显存使用量 说明:

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  • 资源和成本规划

    表1 资源和成本规划内容说明 维度 说明 资源规划 环境搭建需要使用的云服务,以及第三方软件等资源的规划情况 对于云服务的数量、规格、性能等重要参数配置要求等关键信息,均需要提供。 涉及到第三方软件,需要提供详细的软件版本说明。 成本规划 提供解决方案实践中所需云资源的成本说明供用户参考,

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  • GPU A系列裸金属服务器如何更换NVIDIA和CUDA?

    GPU A系列裸金属服务器如何更换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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  • 查询软件的服务器列表

    查询软件服务器列表 功能介绍 查询软件服务器列表 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v5/{project_id}/asset/apps 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目ID 表2 Query参数 参数

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