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并行运算主机系统 更多内容
  • 逻辑运算符

    逻辑运算符 逻辑运算操作 描述 例子 AND 两个值都为true,则为true a AND b OR 两个值其中一个为true,则为true a OR b NOT 值为false,结果则为true NOT a 以下真值表反映了AND和OR如何处理NULL值: a b a AND

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  • Json函数和运算符

    Json函数和运算符 Cast to JSON SELECT CAST(9223372036854775807 AS JSON); -- JSON '9223372036854775807' Cast from JSON SELECT CAST(JSON '[1,23,456]'

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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E CS 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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  • 管理GPU加速型ECS的GPU驱动

    管理GPU加速型ECS的GPU驱动 GPU驱动概述 Tesla驱动及CUDA工具包获取方式 (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(Windows) 手动安装GPU加速型ECS的GRID驱动 手动安装GPU加速型ECS的Tesla驱动

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  • 并行文件系统是否支持挂载到Windows服务器?

    并行文件系统是否支持挂载到Windows 服务器 并行文件系统当前仅支持通过obsfs工具挂载至Linux服务器,暂不支持挂载至Windows服务器并行文件系统挂载至Linux服务器,具体请参见挂载并行文件系统。 父主题: OBS Browser+和obsutil等工具相关

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  • 并行文件系统挂载后,为何显示256T?

    并行文件系统挂载后,为何显示256T? 问题背景: 当您在客户端上执行“df -h”时,为了显示需要,系统则直接返回了256TB。 解释说明: 该数值实际上无任何意义,您可以使用的并行文件系统容量无限制。 父主题: 并行文件系统

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  • SMP并行执行

    在一般客户场景中,系统CPU利用率不高的情况下,利用SMP并行架构能够更充分地利用系统CPU资源,提升系统性能。但当数据库服务器的CPU核数较少,CPU利用率已经比较高的情况下,如果打开SMP并行,不仅性能提升不明显,反而可能因为多线程间的资源竞争而导致性能劣化。 内存资源 查询并行后会导致

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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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  • 比较函数和运算符

    比较函数和运算符 比较操作 操作 描述 < 小于 > 大于 <= 小于等于 >= 大于等于 = 等于 <> 不等于 != 不等于 范围比较:between between适用于值在一个特定的范围内,如:value BETWEEN min AND max Not between适用于值不在某个特定范围内。

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  • 数学函数和运算符

    数学函数和运算符 数学运算运算符 描述 + 加 - 减 * 乘 / 除 % 取余 数学函数 abs(x) → [same as input] 返回x的绝对值 SELECT abs(-17.4);-- 17.4 bin(bigint x) -> string 返回x的二进制格式

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  • Map函数和运算符

    Map函数和运算符 下表操作符: [] 描述:[]运算符用于从映射中检索与给定键对应的值。 select age_map['li'] from (values (map(array['li','wang'],array[15,27]))) as table_age(age_map);--

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  • 逻辑运算符

    逻辑运算符 逻辑运算操作 描述 例子 AND 两个值都为true,则为true a AND b OR 两个值其中一个为true,则为true a OR b NOT 值为false,结果则为true NOT a 以下真值表反映了AND和OR如何处理NULL值: a b a AND

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  • 数组函数和运算符

    数组函数和运算符 下标操作符:[] 描述:下标操作符用于访问数组中的元素,并从1开始建立索引。 select myarr[5] from (values array [1,4,6,78,8,9],array[2,4,6,8,10,12]) as t(myarr); _col0

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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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  • 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: +-----------------------+ |

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  • 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?

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  • 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

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  • 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

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  • 创建GPU应用

    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。 指定nvidia.com/gpu后,在调度时不会将负载调

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  • 监控GPU资源

    监控GPU资源 本章介绍如何在UCS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。

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