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云并行运算好处 更多内容
  • 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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  • 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

    相关概念 数据源文件:存储有数据的TEXT、 CS V文件。 OBS:对象存储服务,是一种可存储文档、图片、影音视频等非结构化数据的存储服务。从GaussDB(DWS)并行导出数据时,数据对象放置在OBS服务器上。 桶(Bucket):对OBS中的一个存储空间的形象称呼,是存储对象的容器。

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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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  • 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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  • 应用场景

    、可靠性要求高,服务一般只需要部署在一台或少量的服务器上,一次投入成本少,后期维护成本低的场景。例如网站开发测试环境、小型数据库应用。 推荐使用通用型弹性 云服务器 ,主要提供均衡的计算、内存和网络资源,适用于业务负载压力适中的应用场景,满足企业或个人普通业务搬迁上需求。 更多信息,请参见通用计算型和通用计算增强型。

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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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  • 挂载OBS使用限制

    'true' : 表示挂载OBS需要创建obssidecar容器。 挂载obs并行文件系统时,obssidecar容器需预留一定内存以保障业务可靠性,防止容器因资源不足异常退出。当业务容器挂载单个obs并行文件系统时,CPU和内存规格建议配置如下: "obssidecar-injector-webhook/cpu":

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  • 创建普通任务(Job)

    量,可用于把外部信息传递给Pod中运行的容器,可以在应用部署后灵活修改,详情请参见设置环境变量。 数据存储(可选):在容器内挂载本地存储或存储,不同类型的存储使用场景及挂载方式不同,详情请参见存储。 负载实例数大于1时,不支持挂载云硬盘类型的存储。 容器日志(可选):容器标准输出日志将默认上报至

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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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  • 华为云并行文件系统迁移教程

    华为并行文件系统迁移教程 并行文件系统(Parallel File System)是对象存储提供的一种经过优化的高性能文件语义系统,提供毫秒级别访问时延,TB/s级别带宽和百万级别的IOPS。 作为对象存储的子产品,并行文件系统的迁移方法与 对象存储迁移 方法一致。 迁移任务 创建迁移任务可参见创建迁移任务。

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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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  • 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-device-plugin

    安装nvidia-fabricmanager服务 A100/A800 GPU支持 NvLink & NvSwitch,若您使用多GPU卡的机型,需额外安装与驱动版本对应的nvidia-fabricmanager服务使GPU卡间能够互联,否则可能无法正常使用GPU实例。 本文以驱动版本470.103

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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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  • CCE AI套件(NVIDIA GPU)

    /nvidia-smi 若能正常返回GPU信息,说明设备可用,插件安装成功。 GPU驱动支持列表 当前GPU驱动支持列表仅针对1.2.28及以上版本的GPU插件。 如果您需要安装最新版本的GPU驱动,请将您的GPU插件升级到最新版本。 表2 GPU驱动支持列表 GPU型号 支持集群类型 机型规格

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