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运算主机方案 更多内容
  • 主机监控

    复选框,自定义其展示与隐藏。 同步主机信息 在主机列表中,单击主机所在行“操作”列的“更多>同步主机信息”,可同步主机信息。 设置搜索条件搜索待监控的主机。 不支持通过别名搜索主机。 单击主机名称,进入“主机详情”页面,在列表中可监控运行在主机上实例的资源占用与健康状态,单击“监控视图”页签,可监控该主机的各种指标。

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  • 主机监控

    主机监控 查询主机概览 查询磁盘信息 获取网卡状态 查询性能监控指标 查询历史监控数据 查询表倾斜或脏页率信息 查询SQL列表 查询SQL执行信息 查询集群使用指标列表 获取指定指标相关采集数据 父主题: API说明

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  • 主机监控

    主机监控 Agent状态切换或监控面板有断点该如何处理? 业务端口被Agent占用该如何处理? Agent一键修复失败问题排查 Agent一键修复后无监控数据问题排查 上报的指标被丢弃问题排查 Agent插件状态显示“故障”该如何处理? Agent插件状态显示“已停止”该如何处理?

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  • 主机监控

    标签是主机的标识,通过标签您可以对主机进行管理。例如:添加标签后,您可快速识别、选择主机。 在主机列表中,单击主机所在行“操作”列的,输入“标签键”和“标签值”后,单击,再单击“确定”,标签添加成功。 同步主机信息 在主机列表中,单击主机所在行“操作”列的,可同步主机信息。 设置搜索条件搜索待监控的主机。 不支持通过别名搜索主机。

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  • 主机监控

    支持GPU监控的环境约束 BMS硬件监控指标采集说明 什么是插件修复配置? 怎样让新购E CS 实例中带有操作系统监控功能? Agent各种状态说明及异常状态处理方法 基础监控与操作系统监控数据出现不一致的问题 云监控服务统计的弹性 云服务器 网络流量与云主机系统内工具检测不一致的问题 未安装UVP

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  • 如何配置Pod使用GPU节点的加速能力?

    如何配置Pod使用GPU节点的加速能力? 问题描述 我已经购买了GPU节点,但运行速度还是很慢,请问如何配置Pod使用GPU节点的加速能力。 解答 方案1: 建议您将集群中GPU节点的不可调度的污点去掉,以便GPU插件驱动能够正常安装,同时您需要安装高版本的GPU驱动。 如果您的集

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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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  • 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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  • 配置边缘节点环境

    硬盘 >= 1GB GPU(可选) 同一个边缘节点上的GPU型号必须相同。 说明: 当前支持Nvidia Tesla系列P4、P40、T4等型号GPU。 含有GPU硬件的机器,作为边缘节点的时候可以不使用GPU。 如果边缘节点使用GPU,您需要在纳管前安装GPU驱动。 目前只有使用

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  • 约束与限制

    Pod 内的应用容器启动之前运行。有关InitContainer更多解释请参见对容器进行初始化操作。 GPU加速型Pod提供3种显卡,具体的规格如下所示: 表2 GPU加速型Pod规格 显卡类型 具体规格 可用区域 NVIDIA Tesla T4显卡 NVIDIA Tesla T4

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  • NVIDIA GPU驱动漏洞公告(CVE-2021-1056)

    云容器引擎CCE集群和gpu-beta插件推荐安装的NVIDIA GPU驱动,尚未出现在NVIDIA官方信息中。如果将来有新的官方信息变化,我们将及时跟进帮助您升级修复。 如果您是自行选择安装的NVIDIA GPU驱动或更新过节点上的GPU驱动,请参考上图确认您安装的GPU驱动是否受该漏洞影响。

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  • 如何避免非GPU/NPU负载调度到GPU/NPU节点?

    如何避免非GPU/NPU负载调度到GPU/NPU节点? 问题现象 当集群中存在GPU/NPU节点和普通节点混合使用的场景时,普通工作负载也可以调度到GPU/NPU节点上,可能出现GPU/NPU资源未充分利用的情况。 问题原因 由于GPU/NPU节点同样提供CPU、内存资源,在一般

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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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  • gpu-device-plugin

    0或ubuntu 22.04,建议使用470及以上版本驱动。 图1 安装gpu-device-plugin GPU虚拟化:选择开启GPU虚拟化,支持GPU单卡的算力、显存分割与隔离。 若集群中未安装volcano插件,将不支持开启GPU虚拟化,您可单击“一键安装”进行安装。如需配置volcan

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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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  • CCE AI套件(NVIDIA GPU)

    /nvidia-smi 若能正常返回GPU信息,说明设备可用,插件安装成功。 GPU驱动支持列表 当前GPU驱动支持列表仅针对1.2.28及以上版本的GPU插件。 如果您需要安装最新版本的GPU驱动,请将您的GPU插件升级到最新版本。 表2 GPU驱动支持列表 GPU型号 支持集群类型 机型规格

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  • 编辑主机集群下主机信息

    编辑主机集群下主机信息 功能介绍 根据主机id编辑主机集群下主机信息。 调用方法 请参见如何调用API。 URI PUT /v1/resources/host-groups/{group_id}/hosts/{host_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 group_id

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