GPU计算服务器好处 更多内容
  • GPU计算型

    GPU计算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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  • 面向AI场景使用OBS+SFS Turbo的存储加速方案概述

    文件接口方式的数据共享访问:由于 AI 架构需要使用到大规模的计算集群(GPU/NPU 服务器 ),集群中的服务器访问的数据来自一个统一的数据源,即一个共享的存储空间。这种共享访问的数据有诸多好处,它可以保证不同服务器上访问数据的一致性,减少不同服务器上分别保留数据带来的数据冗余等。另外以 AI 生

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  • 方案概述

    文件接口方式的数据共享访问:由于 AI 架构需要使用到大规模的计算集群(GPU/NPU服务器),集群中的服务器访问的数据来自一个统一的数据源,即一个共享的存储空间。这种共享访问的数据有诸多好处,它可以保证不同服务器上访问数据的一致性,减少不同服务器上分别保留数据带来的数据冗余等。另外以 AI 生

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  • 面向AI场景使用OBS+SFS Turbo的存储加速方案概述

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  • GPU调度

    GPU调度 GPU节点驱动版本 使用Kubernetes默认GPU调度 GPU虚拟化 监控GPU资源指标 CCE AI套件(NVIDIA GPU)插件使用dcgm-exporter监控GPU指标 基于GPU监控指标的工作负载弹性伸缩配置 GPU虚拟化节点弹性伸缩配置 GPU故障处理

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  • GPU负载

    GPU负载 使用Tensorflow训练神经网络 使用Nvidia-smi工具

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  • 怎样查看GPU加速型云服务器的GPU使用率?

    怎样查看GPU加速 云服务器 GPU使用率? 问题描述 Windows Server 2012和Windows Server 2016操作系统的GPU加速云服务器无法从任务管理器查看GPU使用率。 本节操作介绍了两种查看GPU使用率的方法,方法一是在cmd窗口执行命令查看GPU使用

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  • GPU调度

    GPU调度 GPU调度概述 准备GPU资源 创建GPU应用 监控GPU资源 父主题: 管理本地集群

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  • 创建GPU函数

    创建GPU函数 GPU函数概述 自定义镜像方式创建GPU函数 定制运行时方式创建GPU函数 父主题: 创建函数

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  • GPU故障处理

    载。 重新连接GPU,重新在该GPU上启动新的程序。 若重新连接GPU不生效,可尝试重置GPU和重启节点。若重启后仍有该现象,则根据GPU设备所在的节点类型(ECS或BMS),联系对应的客服进行处理。 GPU设备的infoROM损坏 GPU设备存在异常,请根据GPU设备所在的节点

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  • GPU驱动概述

    GPU驱动概述 GPU驱动概述 在使用GPU加速型实例前,请确保实例已安装GPU驱动以获得相应的GPU加速能力。 GPU加速型实例支持两种类型的驱动:GRID驱动和Tesla驱动。 当前已支持使用自动化脚本安装GPU驱动,建议优先使用自动安装方式,脚本获取以及安装指导请参考(推荐

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  • GPU调度概述

    GPU调度概述 工作负载支持使用节点GPU资源,GPU资源使用可以分为如下两种模式: GPU静态分配(共享/独享):按比例给Pod分配GPU显卡资源,支持独享(分配单张/多张显卡)和共享(部分显卡)方式。 GPU虚拟化:UCS On Premises GPU采用xGPU虚拟化技术

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  • msprobe API预检

    精度预检工具旨在计算单个API在整网计算中和标杆场景下的差异,对于无明确精度差异来源情况或者对模型了解不多的情形下都推荐使用预检工具,检查第一个步骤或Loss明显出现问题的步骤。它可以抓取模型中API输入的数值范围,根据范围随机生成输入,用相同的输入分别在NPU(GPU)和CPU上执

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  • 卸载GPU加速型ECS的GPU驱动

    卸载GPU加速型ECS的GPU驱动 操作场景 当GPU加速云服务器需手动卸载GPU驱动时,可参考本文档进行操作。 GPU驱动卸载命令与GPU驱动的安装方式和操作系统类型相关,例如: Windows操作系统卸载驱动 Linux操作系统卸载驱动 Windows操作系统卸载驱动 以Windows

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  • GPU函数概述

    加便捷、高效的GPU计算服务,有效承载AI模型推理、AI模型训练、音视频加速生产、图形图像加速加速工作负载。 GPU函数主要使用于:仿真、模拟、科学计算、音视频、AI和图像处理等场景下,使用GPU硬件加速,从而提高业务处理效率。 FunctionGraph的GPU函数最佳实践:

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  • GPU加速型

    提供高性能计算能力和优秀的性价比。P2vs型 弹性云服务器 支持GPU NVLink技术,实现GPU之间的直接通信,提升GPU之间的数据传输效率。能够提供超高的通用计算能力,适用于AI深度学习、科学计算,在深度学习训练、科学计算计算流体动力学、计算金融、地震分析、分子建模、基因组学等领域都能表现出巨大的计算优势。

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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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  • 计算

    计算 弹性云服务器 ECS 裸金属服务器 BMS 镜像服务 IMS 弹性伸缩 AS 父主题: SCP授权参考

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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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  • GPU A系列裸金属服务器没有任务但GPU被占用如何解决

    GPU A系列裸金属服务器没有任务但GPU被占用如何解决 问题现象 服务器没有任务,但GPU显示被占用。 截图示例如下: 图1 显卡运行状态 处理方法 nvidia-smi -pm 1 父主题: Lite Server

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  • (可选)安装Windows特殊驱动

    对于一些类型的弹性云服务器,如果使用私有镜像进行创建,需要在制作私有镜像时安装特殊驱动。 GPU驱动 如果这个私有镜像用于创建GPU加速云服务器,需要在镜像中安装合适的GPU驱动来获得相应的GPU加速能力。GPU加速型实例中配备的NVIDIA Tesla GPU支持两种类型的驱动

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