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并行运算主机配置 更多内容
  • 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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  • 关于并行导出

    群之外的主机上。 导出模式 GaussDB 支持的导出模式有Local和Remote模式。 Remote模式:将集群中的业务数据导出到集群之外的主机上。 支持多个GDS服务并发导出,但1个GDS在同一时刻,只能为1个集群提供导出服务配置与集群节点处于统一内网的GDS服务,导出速

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  • 并行处理

    并行处理 “并行处理”是用于创建多个并行处理分支的处理器,以便同时执行多个分支任务。后续步骤如果要使用合并的各分支执行结果,可使用“ROMA表达式”${body}引用合并结果。 配置参数 参数 说明 输出格式 合并结果的格式,当前仅支持“Json”,表示合并结果以JSON字符串的格式输出。

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  • 创建Notebook实例

    CPU算力增强型,适用于密集计算场景下运算 GPU规格 “GPU: 1*Vnt1(32GB)|CPU: 8 核 64GB”:GPU单卡规格,32GB显存,适合深度学习场景下的算法训练和调测 “GPU: 1*Tnt004(16GB)|CPU: 8核* 32GB”: GPU单卡规格,16GB显存,

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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

    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

    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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  • 设置主机安全配置

    设置主机安全配置 纳管主机后运维中心默认不会纳管主机密码,不会对密码进行定时管理并修改,安全配置项的配置值默认为“false”。如果需要对已纳管的主机密码进行统一管理,需要修改配置值为“true”,具体操作请参见修改安全配置项,配置值为“true”时密码管理定时任务会自动修改主机

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  • GPU设备检查

    GPU设备检查 功能 检查节点是否存在gpu设备,gpu驱动是否安装且运行正常。 语法 edgectl check gpu 参数说明 无 使用示例 检查节点GPU设备: edgectl check gpu 检查成功返回结果: +-----------------------+ |

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  • GPU驱动故障

    GPU驱动故障 G系列弹性 云服务器 GPU驱动故障 GPU驱动异常怎么办? GPU驱动不可用 GPU设备显示异常 T4 GPU设备显示异常 GPU实例启动异常,查看系统日志发现NVIDIA驱动空指针访问怎么办?

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  • GPU视图

    计算公式:节点上容器显存使用总量/节点上显存总量 GPU卡-显存使用量 字节 显卡上容器显存使用总量 GPU卡-算力使用率 百分比 每张GPU卡的算力使用率 计算公式:显卡上容器算力使用总量/显卡的算力总量 GPU卡-温度 摄氏度 每张GPU卡的温度 GPU-显存频率 赫兹 每张GPU卡的显存频率 GPU卡-PCle带宽

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  • 算术运算符

    算术运算符 算术运算符包括双目运算与单目运算,这些运算符都将返回数字类型。 DLI 所支持的算术运算符如表1所示。 表1 算术运算运算符 返回类型 描述 A + B 所有数字类型 A和B相加。结果数据类型与操作数据类型相关,例如一个整数类型数据加上一个浮点类型数据,结果数值为浮点类型数据。

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  • 运算符相关示例

    运算符相关示例 嵌套and、or和in { "params": { "sort": "desc", "orderBy": "name", "filter": { "joiner": "and",

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  • 创建普通任务(Job)

    当集群中包含GPU节点时,才能设置GPU配额,且集群中需安装CCE AI套件(NVIDIA GPU)插件。 不限制:表示不使用GPU。 独享:单个容器独享GPU。 共享:容器需要使用的GPU百分比,例如设置为10%,表示该容器需使用GPU资源的10%。 关于如何在集群中使用GPU,请参

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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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  • 创建单机多卡的分布式训练(DataParallel)

    本章节介绍基于PyTorch引擎的单机多卡数据并行训练。 MindSpore引擎的分布式训练参见MindSpore官网。 训练流程简述 单机多卡数据并行训练流程介绍如下: 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

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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

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  • 各个模型深度学习训练加速框架的选择

    eepSpeed的核心思想是在单个GPU上实现大规模模型并行训练,从而提高训练速度。DeepSpeed提供了一系列的优化技术,如ZeRO内存优化、分布式训练等,可以帮助用户更好地利用多个GPU进行训练 Accelerate是一种深度学习加速框架,主要针对分布式训练场景。Accel

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  • 挂载OBS使用限制

    表示挂载OBS需要创建obssidecar容器。 挂载obs并行文件系统时,obssidecar容器需预留一定内存以保障业务可靠性,防止容器因资源不足异常退出。当业务容器挂载单个obs并行文件系统时,CPU和内存规格建议配置如下: "obssidecar-injector-webhook/cpu":

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  • 逻辑运算符

    逻辑运算符 逻辑运算符 操作 描述 例子 AND 两个值都为true,则为true a AND b OR 两个值其中一个为true,则为true a OR b NOT 值为false,结果则为true NOT a 以下真值表反映了AND和OR如何处理NULL值: a b a AND

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  • 数组函数和运算符

    SELECT 2 || ARRAY[1]; _col0 -------- [2, 1] (1 row) Array函数 下标运算符: [] 下标运算符 [] 用于获取数组中对应位置的值。 SELECT ARRAY[5,3,41,6][1] AS first_element; --

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