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云计算好处 更多内容
  • 目的端支持的ECS规格有哪些?

    主机迁移 服务只支持迁移X86架构的 服务器 ,华为E CS 提供的X86架构规格可查看实例类型,其中可以设置为主机迁移服务目的端的实例类型如下: 通用入门型 通用计算型 通用计算增强型 内存优化型 超大内存型 高性能计算型 超高性能计算型 FPGA加速型 AI推理加速GPU加速型 父主题:

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  • 约束与限制

    创建CCI实例的用户账号限制 已通过实名认证。 单个用户的资源数量和容量配额限制 云容器实例对单个用户的资源数量和容量限定了配额,您可以登录华为控制台,在“资源 > 我的配额>服务配额”页面,查看各项资源的总配额及使用情况。 说明: 如果当前配额不能满足业务要求,可申请扩大配额。配额的详细信息请参见关于配额。

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  • Lite Server使用流程

    权限。 由于ModelArts服务在使用过程中会访问其他依赖服务,因此需要给ModelArts进行委托授权。 购买Server资源时,需要选择虚拟私有用于网络通信,您可以使用已有的虚拟私有或新创建的虚拟私有。 若使用密钥对作为登录裸金属服务器的鉴权方式,您可以使用已有的密钥对或新创建的密钥对。

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  • 资源和成本规划

    资源和成本规划 资源 规格 数量 每月费用(元) 弹性 云服务器 1 X86计算 | 通用计算型 | s6.xlarge.2 | 4核 | 8GB; CentOS | CentOS 8.2 64bit; 通用型SSD | 40GB; 4 1329.2 分布式缓存服务Redis版 1

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  • 计费项

    计费因子:CPU、内存和GPU,不同规格的实例类型提供不同的计算、存储、GPU加速能力 按需计费 CPU:Core数量 * Core单价 * 计费时长 内存:GB数量 * GB单价 * 计费时长 GPUGPU数量 * GPU单价 * 计费时长 请参见云容器实例价格详情中的“价格详情”。

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  • 数据结构(查询规格详情)

    pci_passthrough:gpu_specs String G1型和G2型云服务器应用的技术,包括GPU虚拟化和GPU直通。 如果该规格的云服务器使用GPU虚拟化技术,且GPU卡的型号为M60-1Q,参数值为“m60_1q:virt:1”。 如果该规格的云服务器使用GPU直通技术,且GPU卡的型号

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  • 配置云服务器

    。 华为针对各区域提供了不同的内网DNS服务器地址。具体请参见华为提供的内网DNS服务器地址。 修改VPC子网 DNS地址 。 确定ECS所在VPC,并修改VPC子网的DNS服务器地址为内网DNS地址后,可以使整个VPC内的ECS都通过内网DNS进行解析,从而访问在华为内网的O

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  • 修改集群

    进行处理,然后重试修改操作。 图1 变更集群配置 修改集群配置信息。 如果区域、虚拟私有置灰,表示当前区域存在GPU加速云服务器,不允许修改。如需修改,请先删除区域内的GPU加速云服务器。 图2 变更集群配置 单击“下一步”,进入确认变更集群配置页面。 图3 确认变更集群配置

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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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  • 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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  • 管理检测与响应能给您带来什么好处?

    管理检测与响应能给您带来什么好处? 管理检测与响应可以通过主动的方法来检测和管理安全事件,与通过服务解决方案部署的扫描、检测和保障的持续响应相结合,从而限制安全事件的影响。 父主题: 产品咨询

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  • 计费项

    具体请求次数单价详情请参考价格详情。 GPU计量时间 根据您配置函数的GPU规格计费,输入值必须在0GB到10GB之间。 按需计费 函数计算资源消耗公式:函数GPU大小(GB) * 执行时长(秒)。具体计费单价详情请参考价格详情。 GPU计量包 GPU计量包购买完成后可以直接使用 函数工作流 服务,无需绑定,

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  • 单机多卡数据并行-DataParallel(DP)

    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 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:

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  • 云手游服务器

    手游服务器 概述 手游服务器通过GPU硬件加速与图形接口支持,实现手游在云端运行效果,适用于手机游戏试玩推广、游戏智能辅助等场景。 手游服务器的CPU分为两类:Hi1616和Kunpeng 920。Kunpeng 920规格提供强劲算力和高性能网络,计算性能相比上一代提升2

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  • 如何进行VR头显空间设置?

    对于使用第三方VR运行环境(如SteamVR)的用户,GPU云服务器创建完成或重启后,建议用户在连接头显设备前先进行房间设置,即登录GPU云服务器配置环境,包括设置默认身高等操作。 前提条件 已在VR云渲游平台成功创建应用。 创建的GPU加速云服务器为“闲置”状态。 操作步骤 获取GPU云服务器的弹性公网IP。

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  • 查看训练作业资源占用情况

    实例的GPU/NPU的平均利用率低于50%时,在训练作业列表中会进行告警提示。 图2 作业列表显示作业资源利用率情况 此处的作业资源利用率只涉及GPU和NPU资源。作业worker-0实例的GPU/NPU平均利用率计算方法:将作业worker-0实例的各个GPU/NPU加速卡每个时间点的利用率汇总取平均值。

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  • 准备GPU虚拟化资源

    1及以上版本 gpu-device-plugin插件:2.0.0及以上版本 步骤一:纳管并标记GPU节点 如果您的集群中已有符合基础规划的GPU节点,您可以跳过此步骤。 在集群中纳管支持GPU虚拟化的节点,具体操作步骤请参见纳管节点。 纳管成功后,给对应支持GPU虚拟化节点打上“accelerator:

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  • 创建GPU虚拟化应用

    创建GPU虚拟化应用 本文介绍如何使用GPU虚拟化能力实现算力和显存隔离,高效利用GPU设备资源。 前提条件 已完成GPU虚拟化资源准备。 如果您需要通过命令行创建,需要使用kubectl连接到集群,详情请参见通过kubectl连接集群。 约束与限制 init容器不支持进行GPU虚拟化。

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  • 监控GPU虚拟化资源

    监控GPU虚拟化资源 本章介绍如何在UCS控制台界面查看GPU虚拟化资源的全局监控指标。 前提条件 完成GPU虚拟化资源准备。 当前本地集群内存在节点开启GPU虚拟化能力。 当前本地集群开启了监控能力。 GPU虚拟化监控 登录UCS控制台,在左侧导航栏选择“容器智能分析”。 选择

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  • Serverless GPU使用介绍

    Serverless GPU使用介绍 概述 应用场景 父主题: GPU函数管理

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  • 云服务器处于异常状态

    第三方插件未运行 重启云服务器 音频设备未运行 设置音频设备 初始化会话失败 重启云服务器 自动化脚本执行失败 重启云服务器 云服务器异常 联系客服,寻求技术支持 会话异常 重启会话,若未解决再重启云服务器 初始化会话失败 重启云服务器 附 设置音频设备 远程登录GPU云服务器。 打开本地

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