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云运算主机解决方案 更多内容
  • Windows ECS登录方式概述

    析为密码。 GPU实例中,部分G系列实例不支持平台提供的远程登录功能,需要自行安装VNC Server进行登录。详细信息请参见GPU加速型。推荐使用MSTSC方式登录 弹性云服务器 。 使用MSTSC方式访问GPU加速型弹性 云服务器 时,使用WDDM驱动程序模型的GPU将被替换为一个

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  • 支持GPU监控的环境约束

    bash mirrors_source.sh 更多内容,请参见如何使用自动化工具配置华为镜像源(x86_64和ARM)? 执行以下命令,安装lspci工具。 CentOS系统: yum install pciutils Ubuntu系统: apt install pciutils

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  • 云服务器处于异常状态

    服务器 处于异常状态 问题描述 云服务器列表页面,云服务器的状态显示为“异常”。 处理方法 进入云服务器列表页面,鼠标移动至“异常”状态处,查看具体的异常原因。 图1 查看异常原因 根据查看的异常原因,匹配表1中对应的解决方案,解决云服务器异常。 表1 云服务器异常原因及解决方案

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  • 主机监控

    支持GPU监控的环境约束 BMS硬件监控指标采集说明 什么是插件修复配置? 怎样让新购E CS 实例中带有操作系统监控功能? Agent各种状态说明及异常状态处理方法 基础监控与操作系统监控数据出现不一致的问题 云监控服务统计的弹性云服务器网络流量与云主机系统内工具检测不一致的问题 未安装UVP

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  • 日期、时间函数及运算符

    日期、时间函数及运算符 日期时间运算运算符 示例 结果 + date '2012-08-08' + interval '2' day 2012-08-10 + time '01:00' + interval '3' hour 04:00:00.000 + timestamp '2012-08-08

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  • 语法分析

    operator. 解决方案:排序运算符必须是btree运算符族的<or>成员。 level: ERROR GS_212120795 错误码: array assignment requires type %s but expression is of type %s. 解决方案:您需要重写语句或强制转换表达式。

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  • 训练作业找不到GPU

    GPU。 处理方法 根据报错提示,请您排查代码,是否已添加以下配置,设置该程序可见的GPU: os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0,1,2,3,4,5,6,7' 其中,0为服务器的GPU编号,可以为0,1,2,3等,表明对程序可见的GP

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  • 选择GPU节点驱动版本

    选择GPU节点驱动版本 使用GPU加速型云服务器时,需要安装正确的Nvidia基础设施软件,才可以使用GPU实现计算加速功能。在使用GPU前,您需要根据GPU型号,选择兼容配套软件包并安装。 本文将介绍如何选择GPU节点的驱动版本及配套的CUDA Toolkit。 如何选择GPU节点驱动版本

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  • 准备GPU虚拟化资源

    准备GPU虚拟化资源 CCE GPU虚拟化采用自研xGPU虚拟化技术,能够动态对GPU设备显存与算力进行划分,单个GPU卡最多虚拟化成20个GPU虚拟设备。本文介绍如何在GPU节点上实现GPU的调度和隔离能力。 前提条件 配置 支持版本 集群版本 v1.23.8-r0、v1.25

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  • 日期、时间函数及运算符

    日期、时间函数及运算符 日期时间运算运算符 示例 结果 + date '2012-08-08' + interval '2' day 2012-08-10 + time '01:00' + interval '3' hour 04:00:00.000 + timestamp '2012-08-08

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  • 如何避免非GPU/NPU负载调度到GPU/NPU节点?

    如何避免非GPU/NPU负载调度到GPU/NPU节点? 问题现象 当集群中存在GPU/NPU节点和普通节点混合使用的场景时,普通工作负载也可以调度到GPU/NPU节点上,可能出现GPU/NPU资源未充分利用的情况。 问题原因 由于GPU/NPU节点同样提供CPU、内存资源,在一般

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  • 应用GPU资源调度方式

    应用GPU资源调度方式 IEF支持多应用共享的方式使用GPU显卡。 IEF支持单个应用使用多个GPU显卡。 GPU资源调度基于GPU显存容量,调度采用GPU显存预分配方式而非实时GPU显存资源。 当应用需要使用的GPU显存资源小于单个GPU卡显存时,支持以共享方式进行资源调度,对

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  • GPU插件检查异常处理

    GPU插件检查异常处理 检查项内容 检查到本次升级涉及GPU插件,可能影响新建GPU节点时GPU驱动的安装。 解决方案 由于当前GPU插件的驱动配置由您自行配置,需要您验证两者的兼容性。建议您在测试环境验证安装升级目标版本的GPU插件,并配置当前GPU驱动后,测试创建节点是否正常使用。

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  • GPU虚拟化概述

    GPU虚拟化概述 CCE GPU虚拟化采用自研xGPU虚拟化技术,能够动态对GPU设备显存与算力进行划分,单个GPU卡最多虚拟化成20个GPU虚拟设备。相对于静态分配来说,虚拟化的方案更加灵活,最大程度保证业务稳定的前提下,可以完全由用户自己定义使用的GPU量,提高GPU利用率。

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  • gpu-device-plugin

    性不做额外校验。 gpu-device-plugin插件仅提供驱动的下载及安装脚本执行功能,插件的状态仅代表插件本身功能正常,与驱动是否安装成功无关。 gpu型号只支持T4、V100。 本地集群只支持华为欧拉操作系统 2.0 x86系统架构类型。 纳管gpu节点前,请确保节点依赖libsecurec已安装。

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  • CCE AI套件(NVIDIA GPU)

    GPUGPU时钟频率 cce_gpu_memory_clock GPUGPU显存频率 cce_gpu_graphics_clock GPUGPU图形处理器频率 cce_gpu_video_clock GPUGPU视频处理器频率 物理状态数据 cce_gpu_temperature

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  • GPU实例故障自诊断

    GPU实例故障自诊断 GPU实例故障,如果已安装GPU监控的CES Agent,当GPU服务器出现异常时则会产生事件通知,可以及时发现问题避免造成用户损失。如果没有安装CES Agent,只能依赖用户对故障的监控情况,发现故障后及时联系技术支持处理。 GPU实例故障处理流程 GPU实例故障分类列表

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  • CCE AI套件(NVIDIA GPU)

    CCE AI套件(NVIDIA GPU) 插件介绍 CCE AI套件(NVIDIA GPU)插件是支持在容器中使用GPU显卡的设备管理插件,集群中使用GPU节点时必须安装本插件。 字段说明 表1 参数描述 参数 是否必选 参数类型 描述 basic 是 object 插件基础配置参数。

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  • 批量复制主机至目标主机集群

    批量复制主机至目标主机集群 功能介绍 批量复制主机至目标主机集群。 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v1/resources/host-groups/{group_id}/hosts/replication 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 group_id

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  • 批量删除主机集群下的主机

    批量删除主机集群下的主机 功能介绍 批量删除主机集群下的主机。 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v1/resources/host-groups/{group_id}/hosts/batch-delete 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 group_id

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  • 通过代理主机实现Windows主机部署

    通过代理主机实现Windows主机部署 本节介绍如何将应用通过代理主机部署到华为Windows主机。 实现原理 采用Windows端口转发功能,在Windows代理主机上建立与Windows目标主机的端口映射,实现对多个Windows目标主机的部署。 前提条件 一台绑定公网IP的“Windows代理主机”。

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