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并行运算服务器配置 更多内容
  • 创建Notebook实例

    CPU算力增强型,适用于密集计算场景下运算 GPU规格 “GPU: 1*Vnt1(32GB)|CPU: 8 核 64GB”:GPU单卡规格,32GB显存,适合深度学习场景下的算法训练和调测 “GPU: 1*Tnt004(16GB)|CPU: 8核* 32GB”: GPU单卡规格,16GB显存,

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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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  • 创建普通任务(Job)

    当集群中包含GPU节点时,才能设置GPU配额,且集群中需安装CCE AI套件(NVIDIA GPU)插件。 不使用:表示不使用GPUGPU 整卡:单个容器独享GPUGPU 虚拟化:容器需要使用的GPU百分比,例如设置为10%,表示该容器需使用GPU资源的10%。 关于如何

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  • 数据并行导入导出

    取值范围:""、"header_encoding"。 表1 兼容性配置项 兼容性配置项 兼容性行为控制 header_encoding 使用COPY TO的BINARY模式导出数据时,二进制文件头中包含当前数据库服务端的编码信息。 空字符串 做前向兼容处理时配置,以原二进制格式进行导出。 默认值:"header_encoding"

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  • 各个模型深度学习训练加速框架的选择

    eepSpeed的核心思想是在单个GPU上实现大规模模型并行训练,从而提高训练速度。DeepSpeed提供了一系列的优化技术,如ZeRO内存优化、分布式训练等,可以帮助用户更好地利用多个GPU进行训练 Accelerate是一种深度学习加速框架,主要针对分布式训练场景。Accel

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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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  • 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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  • 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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  • 配置函数流的并行分支控制器组件

    在函数流编排区域,通过拖拽组件进行流程编排,“并行分支”节点配置如下。 图1 并行分支节点配置 单击编辑框中函数节点分别进行编辑,函数选择已创建的函数1、函数2和函数3。图2所示函数1配置,其他两个函数请参考配置。函数参数配置说明请参见表1。 图2 函数1配置 表1 函数参数说明 参数 说明 *应用

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  • (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E CS 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。

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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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  • 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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  • 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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  • 关于OBS并行导入

    关于OBS并行导入 对象存储服务OBS(Object Storage Service)是云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并行导出

    关于OBS并行导出 概述 GaussDB(DWS)数据库支持通过OBS外表并行导出数据:通过OBS外表设置的导出模式、导出数据格式等信息来指定导出的数据文件,利用多DN并行的方式,将数据从GaussDB(DWS)数据库导出到外部,存放在OBS对象存储服务器上,从而提高整体导出性能。

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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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  • 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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  • SMP并行执行

    各个算子的并行情况。 非适用场景: 生成计划时间占比很高的短查询场景。 不支持CN上的算子并行。 不支持不能下推的查询并行执行。 不支持子查询subplan的并行,以及包含子查询的算子并行。 资源对SMP性能的影响 SMP架构是一种利用富余资源来换取时间的方案,计划并行之后必定会

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