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云并行运算服务器软件 更多内容
  • 日志提示“cuda runtime error (10) : invalid device ordinal at xxx”

    直接使用线上notebook环境调试请参考使用JupyterLab开发模型。 配置本地IDE(Pycharm或者VSCode)联接上环境调试请参考使用本地IDE开发模型。 父主题: GPU相关问题

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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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  • 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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  • PyTorch迁移精度调优

    size会影响流水线并行中设备的计算效率。 c. 切分策略:DP、TP、PP DP:data parallel 数据并行(data parallelism)是大规模深度学习训练中常用的并行模式,它会在每个进程(设备)或模型并行组中维护完整的模型和参数,但在每个进程上或模型并行组中处理不同

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  • 主机迁移服务重要声明有哪些?

    源端平台服务或软件与华为不兼容。 源端平台服务或软件把Agent关闭,或杀毒软件把IO监控关闭。 迁移到华为后,若目的端 服务器 不能正常启动,华为可以提供相应的技术支持,但是不承诺解决问题。 其中目的端服务器不能正常启动的原因可能包括以下几种: 源端服务器本身无法重启 源端服务器上有非OS标准的配置

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  • 算术运算符

    算术运算符 算术运算符包括双目运算与单目运算,这些运算符都将返回数字类型。DLI所支持的算术运算符如表1所示。 表1 算术运算运算符 返回类型 描述 A + B 所有数字类型 A和B相加。结果数据类型与操作数据类型相关,例如一个整数类型数据加上一个浮点类型数据,结果数值为浮点类型数据。

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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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  • SQL比较运算符

    SQL比较运算符 功能描述 比较运算符用于比较两个值,并返回真(true)或假(false)。比较运算符可以对数值类型进行大小比较,对STRING类型进行包含比较,比如数值类型的字段num1 < num2是否为真,STRING类型的str1是否存在于字符串strs中等,具体请参见表1。

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  • 算术运算符

    算术运算符 算术运算符包括双目运算与单目运算,这些运算符都将返回数字类型。DLI所支持的算术运算符如表1所示。 表1 算术运算运算符 返回类型 描述 A + B 所有数字类型 A和B相加。结果数据类型与操作数据类型相关,例如一个整数类型数据加上一个浮点类型数据,结果数值为浮点类型数据。

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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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  • 单机多卡数据并行-DataParallel(DP)

    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 分发损失,各GPU各自反向传播梯度 主GPU收集梯度并更新参数,将更新后的模型参数分发到各GPU 具体流程图如下: 图1 单机多卡数据并行训练 DataParallel进行单机多卡训练的优缺点

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  • GPU设备检查

    检查节点是否存在gpu设备,gpu驱动是否安装且运行正常。edgectl check gpu无检查节点GPU设备:检查成功返回结果:检查失败返回结果:检查失败时,会打印错误码,用户可以根据错误码在所提供的文档链接中获取相应的帮忙。

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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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  • 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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  • 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(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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  • 并行查询简介

    下: 图1 并行查询原理图 应用场景 并行查询适用于大部分SELECT语句,例如大表查询、多表连接查询、计算量较大的查询。对于非常短的查询,效果不太显著。 轻分析类业务 报表查询通常SQL复杂而且比较耗费时间,通过并行查询可以加速单次查询效率。 系统资源相对空闲 并行查询会使用更

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  • 关于并行导入

    CSV、TEXT、FIXED。 单行数据大小需<1GB。 GDS并发导入 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

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  • 手动安装GPU加速型ECS的Tesla驱动

    手动安装GPU加速型ECS的Tesla驱动 操作场景 GPU加速云服务器,需要安装Tesla驱动和CUDA工具包以实现计算加速功能。 使用公共镜像创建的计算加速型(P系列)实例默认已安装特定版本的Tesla驱动。 使用私有镜像创建的GPU加速云服务器,需在创建完成后安装Tesla驱动,否则无法实现计算加速功能。

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