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并行运算主机软件 更多内容
  • GPU负载

    GPU负载 使用Tensorflow训练神经网络 使用Nvidia-smi工具

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  • GPU调度

    GPU调度 GPU调度概述 准备GPU资源 创建GPU应用 监控GPU资源 父主题: 管理本地集群

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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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  • 并行处理

    分支名”获取该分支的执行结果。 失败时停止 并行处理出现错误时的是否停止。 True:表示任一并行处理的分支出现错误时,整个任务便停止,并返回错误信息。 False:表示并行处理的分支出现错误后,整个任务会继续执行后续节点。 超时时间(ms) 并行处理过程的最长执行时间,如果超过该时间

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  • 并行查询简介

    并行查询简介 什么是并行查询 云数据库 TaurusDB支持了并行执行的查询方式,用以降低分析型查询场景的处理时间,满足企业级应用对查询低时延的要求。并行查询的基本实现原理是将查询任务进行切分并分发到多个CPU核上进行计算,充分利用CPU的多核计算资源来缩短查询时间。并行查询的性

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  • 开启并行查询

    Global 并行执行的最大活跃线程个数。当并行执行的活跃线程超过该值时,新的查询将不允许启用并行执行。 取值范围:0-4294967295 默认值:64 parallel_default_dop Global, Session 并行执行的默认并行度。当查询语句没有指定并行度时,使用该值。

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  • 卸载GPU加速型ECS的GPU驱动

    卸载GPU加速型E CS GPU驱动 操作场景 当GPU加速 云服务器 需手动卸载GPU驱动时,可参考本文档进行操作。 GPU驱动卸载命令与GPU驱动的安装方式和操作系统类型相关,例如: Windows操作系统卸载驱动 Linux操作系统卸载驱动 Windows操作系统卸载驱动 以Windows

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  • GPU函数概述

    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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  • 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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  • 如何处理用户的虚拟机报错:“由于该设备有问题,Windows已将其停止”问题

    如果用户使用的是vGPU实例,确认实例安装的驱动与主机的驱动版本是否匹配。 登录实例所在主机。 执行nvidia-smi命令,查看驱动版本,并对照版本配套关系。 版本配套关系:https://docs.nvidia.com/grid/index.html 处理方法 重启GPU弹性 服务器 。 若显示适配器恢复正常,则恢复完成。

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  • 开启并行查询

    Global 并行执行的最大活跃线程个数。当并行执行的活跃线程超过该值时,新的查询将不允许启用并行执行。 取值范围:0-4294967295 默认值:64 parallel_default_dop Global, Session 并行执行的默认并行度。当查询语句没有指定并行度时,使用该值。

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  • 并行查询(PQ)

    并行查询(PQ) 并行查询简介 注意事项 开启并行查询 验证并行查询效果 父主题: 常见内核功能

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  • 配置边缘节点环境

    业务数据定期异地备份,避免黑客入侵主机造成数据丢失。 定期检测系统和软件中的安全漏洞,及时更新系统安全补丁,将软件版本升级到官方最新版本。 建议从官方渠道下载安装软件,对非官方渠道下载的软件,建议使用杀毒软件扫描后再运行。 如果使用的是华为云 ECS,可参考: 将主机登录方式设置为密钥登录,

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  • GPU服务器上配置Lite Server资源软件环境

    GPU服务器上配置Lite Server资源软件环境 场景描述 本文旨在指导如何在GPU裸金属服务器上,安装NVIDIA、CUDA驱动等环境配置。由于不同GPU预置镜像中预安装的软件不同,您通过Lite Server算力资源和镜像版本配套关系章节查看已安装的软件。下面为常见的软件

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  • 配置边缘节点环境

    业务数据定期异地备份,避免黑客入侵主机造成数据丢失。 定期检测系统和软件中的安全漏洞,及时更新系统安全补丁,将软件版本升级到官方最新版本。 建议从官方渠道下载安装软件,对非官方渠道下载的软件,建议使用杀毒软件扫描后再运行。 如果使用的是华为云 ECS,可参考: 将主机登录方式设置为密钥登录,

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  • GPU计算型

    GPU计算型 GPU计算单元包含的计算资源主要适用于政企用户部署GPU密集型业务到CloudPond上使用的场景,对应华为云ECS的实例包含Pi系列,用户可根据机型规格情况选择对应的计算资源商品。具体规格请参考表1。 表1 GPU计算单元 名称 算力配置 描述 GPU计算单元-汇聚型-2Pi2

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  • 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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  • 部署推理服务

    \ --gpu-memory-utilization=0.9 \ --trust-remote-code 方式二:通过vLLM服务API接口启动服务 在llm_inference/ascend_vllm/vllm-gpu-0.4.2目录下通过vLLM服务API接口启动服务,具体操作命令如下,API

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  • 关系运算符

    关系运算符 所有数据类型都可用关系运算符进行比较,并返回一个BOOLEAN类型的值。 关系运算符均为双目操作符,被比较的两个数据类型必须是相同的数据类型或者是可以进行隐式转换的类型。 DLI 提供的关系运算符,请参见表1。 表1 关系运算运算符 返回类型 描述 A = B BOOLEAN

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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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  • 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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