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计算服务器配置 更多内容
  • 云服务器处于异常状态

    第三方插件未运行 重启 云服务器 音频设备未运行 设置音频设备 初始化会话失败 重启 服务器 自动化脚本执行失败 重启云服务器 云服务器异常 联系客服,寻求技术支持 会话异常 重启会话,若未解决再重启云服务器 初始化会话失败 重启云服务器 附 设置音频设备 远程登录GPU云服务器。 打开本地

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • Lite Server使用流程

    相关名词解释 名词 含义 裸金属服务器 裸金属服务器是一款兼具虚拟机弹性和物理机性能的计算服务,为您和您的企业提供专属的云上物理服务器,为核心数据库、关键应用系统、高性能计算、大数据等业务提供卓越的计算性能以及数据安全。 由于Server是一台裸金属服务器,在ModelArts管理控

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 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?

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 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: +-----------------------+ |

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 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

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 准备GPU资源

    准备GPU资源 本文介绍如何在使用GPU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 华为云欧拉操作系统 2.0 系统架构 X86 GPU类型 T4、V100 驱动版本 GPU虚拟化功能仅支持470.57

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 监控GPU资源

    监控GPU资源 本章介绍如何在U CS 控制台界面查看GPU资源的全局监控指标。 前提条件 完成GPU资源准备。 当前本地集群已创建GPU资源。 当前本地集群开启了监控能力。 GPU监控 登录UCS控制台,在左侧导航栏选择“容器智能分析”。 选择对应的集群并开启监控,详细操作请参照集群开启监控。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 创建GPU应用

    显卡的百分比。不支持跨GPU分配,如50%单显卡只会分配到一张卡上。 GPU虚拟化模式: 显存:GPU虚拟化配置项。显存值单位为Mi,需为128的整数倍,最小值为128Mi,若配置的显存超过单张GPU卡的显存,将会出现无法调度状况。 算力:GPU虚拟化配置项。算力值单位为%,需为

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 修改集群

    如果区域、虚拟私有云置灰,表示当前区域存在GPU加速云服务器,不允许修改。如需修改,请先删除区域内的GPU加速云服务器。 图2 变更集群配置 单击“下一步”,进入确认变更集群配置页面。 图3 确认变更集群配置 确认集群配置无误后,单击“提交”。 如果您对价格有疑问,可以单击“了解计费详情”处的提示符了解产品价格。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 资源和成本规划

    全动态BGP | 流量 | 100GB 1 94 弹性负载均衡 实例规格类型: 共享型负载均衡 1 94 弹性云服务器 X86计算 | GPU型 | 24核 | 96GB | GPU T4*1 镜像: CentOS | CentOS 7.4 系统盘: 高IO | 500GB 弹性公网IP:

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • Pi2型云服务器运行VR应用时,出现闪退

    Pi2型云服务器运行VR应用时,出现闪退 可能原因 Pi2型云服务器默认安装的是NVIDIA计算驱动,未安装图形驱动。 处理方法 安装图形驱动,并购买License激活,详情请参见GPU加速云服务器安装GRID驱动。但是,如下设置请特别注意: GRID驱动下载地址:请单击这里。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 配置云服务器

    不同操作系统的操作略有差异,请以实际界面为准。 安装Windows操作系统和virtio驱动 登录管理控制台。 选择“服务列表 > 计算 > 弹性云服务器”,进入弹性云服务器页面。 在创建云服务器中创建的弹性云服务器所在行,单击“远程登录”,进入Windows虚拟机中。 具体安装过程请参见安装Windows操作系统和virtio驱动。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 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

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 开启远程桌面连接功能

    前提条件 已登录创建Windows私有镜像所使用的云服务器。 登录云服务器的详细操作请参见“Windows弹性云服务器登录方式概述”。 操作步骤 开启远程桌面连接功能之前,建议先将云服务器的分辨率设置为1920×1080。 设置方法:在云服务器操作系统单击“开始 > 控制面板”,在“外观

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 步骤三:集群与应用创建

    单击“下一步:添加云服务器”。 根据界面提示填写待添加GPU加速云服务器参数,该云服务器用于部署应用,提供计算、图形实时渲染等功能。 表3 添加VR云服务器参数说明 参数 说明 取值样例 部署云服务器 选择用于部署应用的云服务器。 新建:购买新的GPU加速云服务器。 纳管:将在E

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 实例类型

    Enhanced Memory 计算加速场景 GPU计算加速型 p Parallel GPU图像加速型 g Graphic GPU推理加速型 pi Parallel Inference FPGA加速型 fp FPGA Performance AI推理加速型 ai Ascend Inference

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 最新动态

    功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 GPU加速型,新增P2s型弹性云服务器。 P2s型弹性云服务器采用NVIDIA Tesla V100 GPU,能够提供超高的通用计算能力,适用于AI深度学习、科学计算,在深度学习训练、科学计算计算流体动力学、计算金融、地震分析、分子建模、基因组学等领域都能表现出巨大的计算优势。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • (推荐)自动安装GPU加速型ECS的GPU驱动(Linux)

    (推荐)自动安装GPU加速型ECS的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。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 快速入门

    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

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 云手游服务器

    云手游服务器 概述 云手游服务器通过GPU硬件加速与图形接口支持,实现手游在云端运行效果,适用于手机游戏试玩推广、游戏智能辅助等场景。 云手游服务器的CPU分为两类:Hi1616和Kunpeng 920。Kunpeng 920规格提供强劲算力和高性能网络,计算性能相比上一代提升2

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 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

    来自:帮助中心

    查看更多 →

共105条
看了本文的人还看了