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
  • COST06-01 了解云上不同计费模式的特点

    COST06-01 了解上不同计费模式的特点 风险等级 高 关键策略 云服务存在按需、包年包月、资源包、竞价实例等多种计费模式,不同的计费模式有着不同的适用场景。企业或者组织需要根据自己的需要,了解不同计费模式的特点,合理选择各种计费模式来适配不同的业务形态和降低费率,实现成本节省。

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  • 实时推理场景

    秒级别。 功能优势 函数计算为实时推理工作负载提供以下功能优势: 预留GPU实例 函数计算平台提供了默认的按量GPU实例之外的另一种GPU使用方式——预留GPU实例。如果您希望消除冷启动延时的影响,满足实时推理业务低延迟响应的要求,可以通过配置预留GPU实例来实现。更多关于预留模式的信息,请参见预留实例管理。

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  • 使用Kubernetes默认GPU调度

    通过nvidia.com/gpu指定申请GPU的数量,支持申请设置为小于1的数量,比如nvidia.com/gpu: 0.5,这样可以多个Pod共享使用GPUGPU数量小于1时,不支持跨GPU分配,如0.5 GPU只会分配到一张卡上。 使用nvidia.com/gpu参数指定GPU数量时,re

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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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  • 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)

    /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1 GPU驱动支持列表 GPU型号 支持集群类型 机型规格

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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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  • 方案概述

    行业:房产、物业、中介、板式定制家具、成品家具、定制门窗、瓷砖卫浴、智能家电等行业 业务:提供基于的工业软件解决方案。通过计算、大数据、AI人工智能技术,打造3D设计、3D制造、数控系统三大产品矩阵,业务贯穿家居营销、设计、生产、制造管理、生产装备升级全流程。 客户痛点:

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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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  • XGPU视图

    GPU卡-XGPU设备显存分配率 百分比 每张GPU卡上的GPU虚拟化设备的显存总量占这张GPU卡显存总量的比例 计算公式:显卡上所有XGPU设备能使用的显存上限之和 / 显卡显存总量 GPU卡-XGPU设备算力使用率 百分比 每张GPU卡的GPU虚拟化设备的算力使用率 计算

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  • 准实时推理场景

    业务可以容忍GPU冷启动耗时,或者业务流量波形对应的冷启动概率低。 功能优势 函数计算为准实时推理工作负载提供以下功能优势: 原生Serverless使用方式 函数计算平台默认提供的按量GPU实例使用方式,会自动管理GPU计算资源。根据业务的请求数量,自动弹性GPU实例,最低0个实例,最大可配置实例数量。

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  • 实例类型

    实例类型 平台提供了几种类型的弹性云服务器供您选择,针对不同的应用场景,可以选择不同规格的弹性云服务器。 x86 CPU架构: 通用计算型 通用计算增强型 通用入门型 内存优化型 超大内存型 磁盘增强型 超高I/O型 高性能计算GPU加速型 AI加速型 鲲鹏CPU架构: 鲲鹏通用计算增强型

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  • GPU驱动异常怎么办?

    nvidia-smi: command not found 可能原因 云服务器驱动异常、没有安装驱动或者驱动被卸载。 处理方法 如果未安装GPU驱动,请重新安装GPU驱动。 操作指导请参考:安装GPU驱动 如果已安装驱动,但是驱动被卸载。 执行history,查看是否执行过卸载操作。

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  • 资源和成本规划

    资源和成本规划内容说明 维度 说明 资源规划 环境搭建需要使用的云服务,以及第三方软件等资源的规划情况 对于云服务的数量、规格、性能等重要参数配置要求等关键信息,均需要提供。 涉及到第三方软件,需要提供详细的软件版本说明。 成本规划 提供解决方案实践中所需资源的成本说明供用户参考, 提供免责声明,告

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  • 弹性云服务器支持的操作系统监控指标(安装Agent)

    采集方式(Windows):通过调用GPU卡的nvml.dll库获取。 0-100% 云服务器 云服务器 - GPU 1分钟 gpu_usage_gpu (Agent) GPU使用率 该指标用于统计测量对象当前的GPU使用率。 单位:百分比 采集方式(Linux):通过调用GPU卡的libnvidia-ml

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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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  • 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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  • 计算资源

    计算资源 单击计算资源页面,列表中会显示已购买的计算资源,以及是否可用等信息,若新购买的账号则列表为空。 图1 计算资源 单击“购买计算资源”按钮购买计算资源。可以根据业务需要选择不同的资源类型,其中可用区可以选择任意可用区即可。并支持包年包月购买,或者按需购买。 图2 购买计算资源

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