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云并行运算服务器方案 更多内容
  • GPU裸金属服务器环境配置

    GPU裸金属 服务器 环境配置 GP Vnt1裸金属服务器EulerOS 2.9安装NVIDIA 515+CUDA 11.7 GP Vnt1裸金属服务器Ubuntu 18.04安装NVIDIA 470+CUDA 11.4 GP Vnt1裸金属服务器的Docker模式环境搭建 GP Ant8裸金属服务器Ubuntu

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  • 搜索运算符

    搜索运算符 您可以使用AND和OR运算符或其组合来组成复杂的搜索查询,例如class:foo AND (method:bar OR method:baz)。 运算符 语法 描述 “AND” “AND”, “&”, “&&”, (“空格”字符) SmartSearch将定位与每个查

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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

    若A不为UNKNOWN,则返回TRUE。 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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  • 集合运算SELECT

    集合运算SELECT UNION INTERSECT EXCEPT 父主题: SELECT

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  • 方案概述

    方案概述 应用场景 精装数字化解决方案应用场景: 行业:房产、物业、中介、板式定制家具、成品家具、定制门窗、瓷砖卫浴、智能家电等行业 业务:提供基于的工业软件解决方案。通过计算、大数据、AI人工智能技术,打造3D设计、3D制造、数控系统三大产品矩阵,业务贯穿家居营销、设计、生产、制造管理、生产装备升级全流程。

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  • 卸载GPU加速型ECS的GPU驱动

    卸载GPU加速型E CS GPU驱动 操作场景 当GPU加速 云服务器 需手动卸载GPU驱动时,可参考本文档进行操作。 GPU驱动卸载命令与GPU驱动的安装方式和操作系统类型相关,例如: Windows操作系统卸载驱动 Linux操作系统卸载驱动 Windows操作系统卸载驱动 以Windows

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  • 并行导入

    并行导入 GaussDB (DWS)提供了并行导入功能,以快速、高效地完成大量数据导入。介绍GaussDB(DWS)并行导入的相关参数。 raise_errors_if_no_files 参数说明:导入时是否区分“导入文件记录数为空”和“导入文件不存在”。raise_errors_

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  • 并行导入

    并行导入 GaussDB提供了并行导入功能,以快速、高效地完成大量数据导入。介绍GaussDB并行导入的相关参数。 raise_errors_if_no_files 参数说明:导入时是否区分“导入文件记录数为空”和“导入文件不存在”。raise_errors_if_no_file

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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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  • 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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  • 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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  • 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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  • 并行仿真

    并行仿真 Octopus平台的并行仿真模块分为任务配置和仿真任务两部分。用户在任务配置模块,可使用自研仿真算法,根据Octopus自研仿真评测体系,从行车安全、驾驶行为、乘员舒适性等多维度测评在多种条件下的仿真场景中控制算法控制质量。在仿真任务模块,可将仿真任务运行中关键指标变化

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  • 并行导入

    并行导入 GaussDB提供了并行导入功能,以快速、高效地完成大量数据导入。介绍GaussDB并行导入的相关参数。 raise_errors_if_no_files 参数说明:导入时是否区分“导入文件记录数为空”和“导入文件不存在”。raise_errors_if_no_file

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

    直接使用线上notebook环境调试请参考使用JupyterLab开发模型。 配置本地IDE(Pycharm或者VSCode)联接上环境调试请参考使用本地IDE开发模型。 父主题: GPU相关问题

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  • 单机多卡数据并行-DataParallel(DP)

    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 分发损失,各GPU各自反向传播梯度 主GPU收集梯度并更新参数,将更新后的模型参数分发到各GPU 具体流程图如下: 图1 单机多卡数据并行训练 DataParallel进行单机多卡训练的优缺点

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  • 云服务器处于异常状态

    云服务器处于异常状态 问题描述 云服务器列表页面,云服务器的状态显示为“异常”。 处理方法 进入云服务器列表页面,鼠标移动至“异常”状态处,查看具体的异常原因。 图1 查看异常原因 根据查看的异常原因,匹配表1中对应的解决方案,解决云服务器异常。 表1 云服务器异常原因及解决方案

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  • GPU设备检查

    检查节点是否存在gpu设备,gpu驱动是否安装且运行正常。edgectl check gpu无检查节点GPU设备:检查成功返回结果:检查失败返回结果:检查失败时,会打印错误码,用户可以根据错误码在所提供的文档链接中获取相应的帮忙。

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