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

 
 

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  • 使用GPU虚拟化

    设备。 init容器不支持使用GPU虚拟化资源。 GPU虚拟化支持显存隔离、显存与算力隔离两种隔离模式。单个GPU卡仅支持调度同一种隔离模式的工作负载。 使用GPU虚拟化后,不支持使用Autoscaler插件自动扩缩容GPU虚拟化节点。 XGPU服务的隔离功能不支持以UVM的方式申请显存,即调用CUDA

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  • GPU虚拟化概述

    GPU虚拟化概述 U CS On Premises GPU采用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,可以完全由用户定义使用的GPU数量,提高GPU利用率。

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  • 如何并行创建索引?

    如何并行创建索引? 答:参考如下方法: --设置maintenance_work_mem参数根据实际情况调整该大小。 gaussdb=# SET maintenance_work_mem = '8GB'; --建表。 gaussdb=# CREATE TABLE table_name

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  • Flink作业重启后,如何判断是否可以从checkpoint恢复

    调整或者增加并行数 不支持 该操作修改了作业的并行数,即修改了作业的运行逻辑。 修改Flink SQL语句、Flink Jar作业等操作 不支持 该操作修改了作业对资源的算法逻辑。 例如原有的算法的语句是执行加减运算,当前需要恢复的状态将算法的语句修改成为乘除取余的运算,是无法从checkpoint直接恢复的。

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  • 函数流简介

    -上海一、亚太-新加坡”区域支持函数流功能。 函数流是一个面向无 服务器 计算领域,编排无服务器分布式应用的工作流服务。基于该服务,用户可以通过Low Code以及可视化的方式将多个独立的无服务器函数用顺序、分支、并行等方式轻松编排成一个完整的应用,并提供监控和管理平台,用于诊断和调试应用。

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  • 步骤四:设备连接

    平台并接入分配的GPU 云服务器 ,Windows PC或者浏览器中呈现GPU云服务器内实时渲染的3D应用画面。 前提条件: 已在VR云渲游平台成功创建3D应用。 已完成安装渲游Windows SDK开发或者渲游Web SDK集成开发。 创建的GPU加速云服务器为“闲置”状态。

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  • VR云渲游平台与其他服务的关系

    在云渲游平台中进行应用内容渲染的是GPU加速云服务器中支持渲染的图形实例。 单击了解更多GPU加速型相关信息。 虚拟私有 VPC 虚拟私有(Virtual Private Cloud, VPC)为弹性云服务器提供一个逻辑上完全隔离的虚拟网络环境。您可以完全掌控自己的虚拟网络,包

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  • GP Ant8裸金属服务器使用Megatron-Deepspeed训练GPT2并推理

    Ant8,包含8张GPU卡以及8张RoCE网卡。 关于Ant8裸金属服务器的购买,可以在华为官网提工单至ModelArts云服务, 完成资源的申请。 Step1 安装模型 安装Megatron-Deepspeed框架。 使用root用户SSH的方式登录GPU裸金属服务器,登录方式在华为云购买页面可以获取。

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  • GPU加速云服务器出现NVIDIA内核崩溃,如何解决?

    GPU加速云服务器 出现NVIDIA内核崩溃,如何解决? 问题描述 GPU加速云服务器在运行过程中发生crash,重启云服务器后检查日志,发现没有打印NVIDIA驱动堆栈日志。 图1 堆栈日志信息 可能原因 云服务器在运行过程中遇到NVIDIA官方驱动bug,导致云服务器内核崩溃。

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  • (推荐)自动安装GPU加速型ECS的GPU驱动(Windows)

    (推荐)自动安装GPU加速型ECS的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G

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  • 关于GDS并行导入

    数据量大,数据存储在多个服务器上时,在每个数据服务器上安装配置、启动GDS后,各服务器上的数据可以并行入库。如图2所示。 图2 多数据服务器并行导入 GDS进程数目不能超过DN数目。如果超过,会出现一个DN连接多个GDS进程的情形,可能会导致部分GDS异常运行。 数据存储在一台数据服务器上时,如

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  • 关于OBS并行导入

    关于OBS并行导入 对象存储服务OBS(Object Storage Service)是上提供的一个基于对象的海量存储服务,为客户提供安全、高可靠、低成本的数据存储能力。OBS为用户提供了超大存储容量的能力,适合存放任意类型的文件。 数据仓库 服务 GaussDB (DWS)使用OB

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  • 关于OBS并行导出

    相关概念 数据源文件:存储有数据的TEXT、CSV文件。 OBS:对象存储服务,是一种可存储文档、图片、影音视频等非结构化数据的存储服务。从GaussDB(DWS)并行导出数据时,数据对象放置在OBS服务器上。 桶(Bucket):对OBS中的一个存储空间的形象称呼,是存储对象的容器。

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  • 关于GDS并行导出

    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,导出速率受网络带宽影响,推荐的网络配置为10GE。 支持数据文件格式:TEXT、CSV和FIXED。单行数据大小需<1GB。 导出流程 图2 并行导出流程 表1

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  • 设置并行度

    个节点。增加任务的并行度,充分利用集群机器的计算能力,一般并行度设置为集群CPU总和的2-3倍。 操作步骤 并行度可以通过如下三种方式来设置,用户可以根据实际的内存、CPU、数据以及应用程序逻辑的情况调整并行度参数。 在会产生shuffle的操作函数内设置并行度参数,优先级最高。

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  • 如何并行创建索引?

    如何并行创建索引? 答:参考如下方法: --设置maintenance_work_mem参数根据实际情况调整该大小。 gaussdb=# SET maintenance_work_mem = '8GB'; --建表。 gaussdb=# CREATE TABLE table_name

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  • 验证并行查询效果

    验证并行查询效果 本章节使用TPCH测试工具测试并行查询对22条QUERY的性能提升情况。 测试的实例信息如下: 实例规格:32 vCPUs | 256 GB 内核版本:2.0.26.1 并行线程数:16 测试数据量:100GB 操作步骤 生成测试数据。 请在https://github

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  • MapReduce基本原理

    群内已安装Hadoop服务。 MapReduce是Hadoop的核心,是Google提出的一个软件架构,用于大规模数据集(大于1TB)的并行运算。概念“Map(映射)”和“Reduce(化简)”及其主要思想,均取自于函数式编程语言及矢量编程语言。 当前的软件实现是指定一个Map(

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  • GPU A系列裸金属服务器更换NVIDIA和CUDA

    GPU A系列裸金属服务器更换NVIDIA和CUDA 场景描述 当裸金属服务器预置的NVIDIA版本和业务需求不匹配时,需要更换NVIDIA驱动和CUDA版本。本文介绍华为A系列GPU裸金属服务器(Ubuntu20.04系统)如何从“NVIDIA 525+CUDA 12.0”更换为“NVIDIA

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  • 挂载OBS使用限制

    'true' : 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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  • GPU服务器上配置Lite Server资源软件环境

    安装nvidia-fabricmanager Ant系列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。 nvidia-fabricmanager必须和nvidia

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