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

 
 

    选购GPU云运算 更多内容
  • 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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  • 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1 GPU驱动支持列表 GPU型号 支持集群类型 机型规格

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  • GPU插件关键参数检查

    GPU插件关键参数检查 检查项内容 检查CCE GPU插件中部分配置是否被侵入式修改,被侵入式修改的插件可能导致升级失败。 解决方案 使用kubectl连接集群。 执行以下命令获取插件实例详情。 kubectl get ds nvidia-driver-installer -nkube-system

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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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  • gpu-device-plugin

    安装nvidia-fabricmanager服务 A100/A800 GPU支持 NvLink & NvSwitch,若您使用多GPU卡的机型,需额外安装与驱动版本对应的nvidia-fabricmanager服务使GPU卡间能够互联,否则可能无法正常使用GPU实例。 本文以驱动版本470.103

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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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  • 步骤一:基础配置

    作请参见如何注册公有管理控制台的用户? 基础配置 登录控制台,进入购买弹性 云服务器 页面。 SAP HANA(High-Performance Analytic Appliance)是基于内存计算技术的高性能实时数据计算平台。平台提供了高性能的IaaS层服务,能够满足SAP H

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  • 日期、时间函数及运算符

    日期、时间函数及运算符 日期时间运算运算符 示例 结果 + date '2012-08-08' + interval '2' day 2012-08-10 + time '01:00' + interval '3' hour 04:00:00.000 + timestamp '2012-08-08

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  • GPU驱动异常怎么办?

    nvidia-smi: command not found 可能原因 服务器 驱动异常、没有安装驱动或者驱动被卸载。 处理方法 如果未安装GPU驱动,请重新安装GPU驱动。 操作指导请参考:安装GPU驱动 如果已安装驱动,但是驱动被卸载。 执行history,查看是否执行过卸载操作。

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  • 支持GPU监控的环境约束

    bash mirrors_source.sh 更多内容,请参见如何使用自动化工具配置华为镜像源(x86_64和ARM)? 执行以下命令,安装lspci工具。 CentOS系统: yum install pciutils Ubuntu系统: apt install pciutils

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  • Horovod/MPI/MindSpore-GPU

    Horovod/MPI/MindSpore-GPU ModelArts训练服务支持了多种AI引擎,并对不同的引擎提供了针对性适配,用户在使用这些引擎进行模型训练时,训练的算法代码也需要做相应适配,本文讲解了使用Horovod/MPI/MindSpore-GPU引擎所需要做的代码适配。 Hor

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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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  • 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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  • 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为服务器的GPU编号,可以为0,1,2,3等,表明对程序可见的GP

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  • 使用Kubernetes默认GPU调度

    通过nvidia.com/gpu指定申请GPU的数量,支持申请设置为小于1的数量,比如nvidia.com/gpu: 0.5,这样可以多个Pod共享使用GPUGPU数量小于1时,不支持跨GPU分配,如0.5 GPU只会分配到一张卡上。 使用nvidia.com/gpu参数指定GPU数量时,re

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  • 在线订购

    算资源和存储资源大小。 图1 业务场景 业务场景可分为:传统业务上、大数据与 数据治理 、智慧园区、GPU与AI加速,如图1所示。 当计算资源选配超出最大值5000vCPU时,需要切换至“自定义配置”页面进行资源选购。 单击“生成推荐配置”,可为用户推荐适合业务需求的小站配置组合。

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  • 在线订购

    算资源和存储资源大小。 图1 业务场景 业务场景可分为:传统业务上、大数据与数据治理、智慧园区、GPU与AI加速,如图1所示。 当计算资源选配超出最大值5000vCPU时,需要切换至“自定义配置”页面进行资源选购。 单击“生成推荐配置”,可为用户推荐适合业务需求的小站配置组合。

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  • 申请资源

    申请资源 购买打包方案 在华为应用商店选购法大大电子合同方案, 图1 选购 申请华为资源 在应用商店购买云数据库、云容器引擎等服务,并按照部署架构进行部署 图2 部署 申请扩大配额 云服务资源紧张时可申请扩大配额 图3 扩大配额 父主题: 实施步骤

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  • GPU/NPU Pod重建风险检查

    GPU/NPU Pod重建风险检查 检查项内容 检查当前集群升级重启kubelet时,节点上运行的GPU/NPU业务容器是否可能发生重建,造成业务影响。 解决方案 请确保在业务影响可控的前提下(如业务低峰期)进行集群升级,以消减业务容器重建带来的影响。如需帮助,请联系运维人员获取支持。

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  • 准备GPU虚拟化资源

    准备GPU虚拟化资源 本文介绍如何在使用GPU虚拟化能力前所需要的基础软件、硬件规划与准备工作。 基础规划 配置 支持版本 集群版本 v1.25.15-r7及以上 操作系统 Huawei Cloud EulerOS 2.0 GPU类型 T4、V100 GPU驱动版本 470.57

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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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