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云计算特点 更多内容
  • 公式计算

    示。 计算类型:当前支持数值和日期计算计算方式:在下拉框中选择所需的计算方法。 当“计算类型”选择“数值”时,支持求和、平均值、最大值、最小值和乘积。参与计算的字段当前仅支持“数字输入框”。 在下拉框中选择计算公式,再选择参与计算的字段,即可自动计算出结果。 当“计算类型”选

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • (推荐)自动安装GPU加速型ECS的GPU驱动(Windows)

    (推荐)自动安装GPU加速型E CS GPU驱动(Windows) 操作场景 在使用GPU加速型实例时,需确保实例已安装GPU驱动,否则无法获得相应的GPU加速能力。 本节内容介绍如何在GPU加速型Windows实例上通过脚本自动安装GPU驱动。 使用须知 如果GPU加速型实例已安装G

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 云桌面有哪些特点和优势?

    云桌面有哪些特点和优势? 管理员通过管理控制台,可以自主的完成购买和退订云桌面,让终端用户灵活使用云桌面,达到即开即用,用完归还的目的。 云桌面具有以下特性: 即开即用:传统的私有桌面部署需要花费数天以上的时间,云桌面可以快速地开通,实现即开即用。 管理方便:管理员可以通过管理控制台,可以同时高效管理数百个云桌面。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 方案概述

    本方案为了使城市数字孪生平台建立良好的运行服务和支撑环境,面向各部门提供统一稳定的城市数字孪生服务,本方案架构采用环境服务架构思想,基于华为KooMap地图服务、云数据库服务 GPU加速云服务器 及HCS/HCSO等,结合超图时空数据融合服务、超图数字孪生门户、超图数字孪生应用服务平台、超图数字孪

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 应用场景

    点对多点实时互动。 优势 广域覆盖:遍布中国大陆各主要地域和省市的站点布局。 边网络:基于时延和丢包率实时探测的动态网络选路。 应用加速 图3 应用加速 场景特点 应用加速场景如游戏加速、App加速等,需要根据端到端时延要求,选择靠近最终用户的边缘节点,并通过优化端到端的网络选路,降低端到端时延。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • G系列弹性云服务器GPU驱动故障

    G系列弹性 云服务器 GPU驱动故障 问题描述 在Windows系统的G系列弹性 服务器 中,无法打开NVIDIA 控制面板,GPU驱动无法使用或GPU驱动显示异常。 可能原因 GPU驱动状态异常。 处理方法 打开Windows设备管理器,在显示适配器中查看GPU驱动状态。 GPU驱动显示

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 计算增值服务

    计算增值服务 鲲鹏计算移植专家服务 鲲鹏全栈调优支持服务 鲲鹏工程师培训及认证服务 鲲鹏工程师进阶培训及认证服务 鲲鹏人才培养专家进阶服务 鲲鹏物理资源服务 父主题: 上与实施

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 安装并配置GPU驱动

    安装并配置GPU驱动 背景信息 对于使用GPU的边缘节点,在纳管边缘节点前,需要安装并配置GPU驱动。 IEF当前支持Nvidia Tesla系列P4、P40、T4等型号GPU,支持CUDA Toolkit 8.0至10.0版本对应的驱动。 操作步骤 安装GPU驱动。 下载GPU驱动,推荐驱动链接:

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 安装并配置GPU驱动

    安装并配置GPU驱动 背景信息 对于使用GPU的边缘节点,在纳管边缘节点前,需要安装并配置GPU驱动。 IEF当前支持Nvidia Tesla系列P4、P40、T4等型号GPU,支持CUDA Toolkit 8.0至10.0版本对应的驱动。 操作步骤 安装GPU驱动。 下载GPU驱动,推荐驱动链接:

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • GPU实例故障处理流程

    GPU实例故障处理流程 GPU实例故障处理流程如图1所示,对应的操作方法如下: CES监控事件通知:配置GPU的CES监控后会产生故障事件通知。 故障信息收集:可使用GPU故障信息收集脚本一键收集,也可参考故障信息收集执行命令行收集。 GPU实例故障分类列表:根据错误信息在故障分类列表中识别故障类型。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 使用GPU虚拟化

    设备。 init容器不支持使用GPU虚拟化资源。 GPU虚拟化支持显存隔离、显存与算力隔离两种隔离模式。单个GPU卡仅支持调度同一种隔离模式的工作负载。 使用GPU虚拟化后,不支持使用Autoscaler插件自动扩缩容GPU虚拟化节点。 XGPU服务的隔离功能不支持以UVM的方式申请显存,即调用CUDA

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • GPU节点驱动版本

    GPU节点驱动版本 选择GPU节点驱动版本 CCE推荐的GPU驱动版本列表 手动更新GPU节点驱动版本 通过节点池升级节点的GPU驱动版本 父主题: GPU调度

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 选择GPU节点驱动版本

    选择GPU节点驱动版本 使用GPU加速云服务器时,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

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • GPU A系列裸金属服务器没有任务,GPU被占用问题

    GPU A系列裸金属服务器没有任务,GPU被占用问题 问题现象 服务器没有任务,但GPU显示被占用。 图1 显卡运行状态 处理方法 nvidia-smi -pm 1 父主题: FAQ

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 方案概述

    存。 图1 基于OBS+SFS Turbo的华为AI存储解决方案 方案优势 华为AI存储解决方案的主要优势如下表所示。 表1 华为AI存储解决方案的主要优势 序号 主要优势 详细描述 1 存算分离,资源利用率高 GPU/NPU算力和SFS Turbo存储解耦,各自按需扩容,资源利用率提升。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 方案概述

    存。 图1 基于OBS+SFS Turbo的华为AI存储解决方案 方案优势 华为AI存储解决方案的主要优势如下表所示。 表1 华为AI存储解决方案的主要优势 序号 主要优势 详细描述 1 存算分离,资源利用率高 GPU/NPU算力和SFS Turbo存储解耦,各自按需扩容,资源利用率提升。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 查询ModelArts计算节点规格

    String 资源规格的核数。 cpu String 资源规格CPU内存。 gpu_num Int 资源规格GPU的个数。 gpu_type String 资源规格GPU的类型。 spec_code String 资源的规格类型。 max_num Int 以选择的最大节点数量。 storage

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 节点规格说明

    × 3600 KVM 鲲鹏通用计算增强型 鲲鹏通用计算增强型云服务器搭载鲲鹏处理器,提供强劲的鲲鹏算力和高性能网络,更好地满足企业对上业务性价比高、安全可靠等诉求。 表31 鲲鹏通用计算增强型实例特点 规格名称 计算 网络 支持集群类型 鲲鹏通用计算增强型kC1 CPU/内存配比:1:2/1:4

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 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GPU编号,可以为0,1,2,3等,表明对程序可见的GP

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 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

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • Horovod/MPI/MindSpore-GPU

    选择的节点数一致,每个worker将被分配到所选规格对应的计算资源。例如计算节点个数为“2”时,将启动2个worker,每个worker拥有“GPU: 8*GP-Vnt1 | CPU: 72核 | 内存:512GB”的计算资源。 网络通信介绍 单机作业不涉及网络通信情况。 分布式

    来自:帮助中心

    查看更多 →

共105条
看了本文的人还看了