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计算主机配置 更多内容
  • 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加速型

    计算加速型P2vs 计算加速型P2s(主售) 计算加速型P2v 计算加速型P1 推理加速型Pi2(主售) 推理加速型Pi1 相关操作链接: 适用于GPU加速实例的镜像列表 GPU加速型实例安装GRID驱动 GPU加速型实例安装Tesla驱动及CUDA工具包 表1 GPU加速实例总览 类别

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  • 步骤三:配置部署主机

    步骤三:配置部署主机 在CodeArts界面,在“设置 > 通用设置”页签下,选择“主机组管理”,单击“新建主机组”。 输入主机组名“deploy-function”,单击“保存”: 图1 填写主机组名 在跳转界面“主机信息”页签下,单击“导入E CS ”。 将部署环境准备的ECS云

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  • Kubernetes和nvidia-docker安装

    Kubernetes和nvidia-docker安装 Kubernetes是一个强大的开源容器编排平台,可在云端或物理 服务器 部署、扩展和管理容器化应用程序。为了在机器上成功安装Kubernetes,需要按照以下步骤: 安装nvidia-driver:nvidia-driver是NVIDIA官方提供的GPU驱动程序,它为使用NVIDIA

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  • 查询规格详情和规格扩展信息列表

    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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  • (推荐)GPU加速型实例自动安装GPU驱动(Linux)

    (推荐)GPU加速型实例自动安装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。 本操作当前仅支持安装Tesla驱动。

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  • 计算服务

    计算服务 本章节主要介绍弹性云服务器、裸金属服务器和镜像服务,让您更好的了解这些计算服务。 弹性云服务器 弹性云服务器(Elastic Cloud Server,ECS)是由CPU、内存、镜像、云硬盘组成的一种可随时获取、弹性可扩展的计算服务器,同时它结合VPC、虚拟防火墙、数据

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  • 怎样查看GPU加速型云服务器的GPU使用率?

    模式下,GPU完全用于计算。 WDDM 模式下,GPU同时用于计算和图形。 仅在GPU服务器安装了GRID驱动时才可以切换至WDDM模式。 关于TCC和WDDM,了解更多。 方法二 登录GPU加速云服务器。 下载gpu-Z并安装。 打开gpu-z,选择“Sensors”即可查看GPU使用情况。 图2

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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)GPU加速型实例自动安装GPU驱动(Linux) (推荐)GPU加速型实例自动安装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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  • 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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  • GPU视图

    显存总量 GPU卡-显存使用量 字节 每张GPU的显存使用量 计算公式:显卡上容器显存使用总量/显卡的显存总量 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

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  • 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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  • 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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  • (推荐)GPU加速型实例自动安装GPU驱动(Windows)

    (推荐)GPU加速型实例自动安装GPU驱动(Windows) 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Windows实例上通过脚本自动安装GPU驱动。 使用须知 如果GPU加速型实例已安装GPU

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  • 镜像类商品制作说明

    商品在云主机安装部署完毕后,选择“控制台 > 所有服务 > 计算 > 弹性云服务器”,单击已经安装部署完的目标主机右侧的“更多 > 关机”,将云主机关机。 单击该目标主机右侧“更多 > 创建镜像”。 镜像源选择云服务器云服务器选择目标主机,设置区域、创建方式、名称等配置信息,单击“立即创建”。

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  • 步骤一:基础配置

    多关于GPU驱动版本的介绍,请参见Tesla驱动及CUDA工具包获取方式。 安装过程大约需要5~10分钟,在安装完成前,请勿关机或重启云服务器,避免安装失败。 安装完成后,云服务器会自动重启。 如果云服务器切换操作系统,则已自动安装GPU驱动会失效。 如果GPU驱动安装失败或失

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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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  • 概述

    用户提供更加便捷、高效的GPU计算服务,有效承载AI模型推理、AI模型训练、音视频加速生产、图形图像加速加速工作负载。 GPU函数主要使用于:仿真、模拟、科学计算、音视频、AI和图像处理等场景下,使用GPU硬件加速,从而提高业务处理效率。 表1 GPU函数规格 卡型 vGPU 显存(GB)

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  • 数据计算

    约束:需要符合正则表达式: ^.{0,1000}$ 计算配置配置项英文名:calculates 说明:计算配置配置属性的计算表达式。 必选:是 子配置项:计算配置包括如下子配置项:属性、表达式。 属性: 配置项英文名:property 说明:属性名,表示计算表达式所计算的结果赋予的对象。 用户可以

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