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并行运算主机服务 更多内容
  • GPU设备检查

    GPU设备检查 功能 检查节点是否存在gpu设备,gpu驱动是否安装且运行正常。 语法 edgectl check gpu 参数说明 无 使用示例 检查节点GPU设备: edgectl check gpu 检查成功返回结果: +-----------------------+ |

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  • GPU视图

    计算公式:节点上容器显存使用总量/节点上显存总量 GPU卡-显存使用量 字节 显卡上容器显存使用总量 GPU卡-算力使用率 百分比 每张GPU卡的算力使用率 计算公式:显卡上容器算力使用总量/显卡的算力总量 GPU卡-温度 摄氏度 每张GPU卡的温度 GPU-显存频率 赫兹 每张GPU卡的显存频率 GPU卡-PCle带宽

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  • GPU驱动故障

    GPU驱动故障 G系列弹性 云服务器 GPU驱动故障 GPU驱动异常怎么办? GPU驱动不可用 GPU设备显示异常 T4 GPU设备显示异常 GPU实例启动异常,查看系统日志发现NVIDIA驱动空指针访问怎么办?

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  • 准备GPU资源

    准备GPU资源 本文介绍如何在使用GPU能力前所需要的基础软件、硬件规划与准备工作。 基础规划 配置 支持版本 集群版本 v1.25.15-r7及以上 操作系统 华为云欧拉操作系统 2.0 系统架构 X86 GPU类型 T4、V100 驱动版本 GPU虚拟化功能仅支持470.57

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  • 创建GPU应用

    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。 指定nvidia.com/gpu后,在调度时不会将负载调

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  • 监控GPU资源

    监控GPU资源 本章介绍如何在U CS 控制台界面查看GPU资源的全局监控指标。 前提条件 完成GPU资源准备。 当前本地集群已创建GPU资源。 当前本地集群开启了监控能力。 GPU监控 登录UCS控制台,在左侧导航栏选择“容器智能分析”。 选择对应的集群并开启监控,详细操作请参照集群开启监控。

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  • 关系运算符

    关系运算符 所有数据类型都可用关系运算符进行比较,并返回一个BOOLEAN类型的值。 关系运算符均为双目操作符,被比较的两个数据类型必须是相同的数据类型或者是可以进行隐式转换的类型。 DLI 提供的关系运算符,请参见表1。 表1 关系运算运算符 返回类型 描述 A = B BOOLEAN

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  • 创建Notebook实例

    CPU算力增强型,适用于密集计算场景下运算 GPU规格 “GPU: 1*Vnt1(32GB)|CPU: 8 核 64GB”:GPU单卡规格,32GB显存,适合深度学习场景下的算法训练和调测 “GPU: 1*Tnt004(16GB)|CPU: 8核* 32GB”: GPU单卡规格,16GB显存,

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  • 算术运算符

    算术运算符 算术运算符包括双目运算与单目运算,这些运算符都将返回数字类型。DLI所支持的算术运算符如表1所示。 表1 算术运算运算符 返回类型 描述 A + B 所有数字类型 A和B相加。结果数据类型与操作数据类型相关,例如一个整数类型数据加上一个浮点类型数据,结果数值为浮点类型数据。

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  • SQL比较运算符

    SQL比较运算符 功能描述 比较运算符用于比较两个值,并返回真(true)或假(false)。比较运算符可以对数值类型进行大小比较,对STRING类型进行包含比较,比如数值类型的字段num1 < num2是否为真,STRING类型的str1是否存在于字符串strs中等,具体请参见表1。

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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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  • SMP并行执行

    各个算子的并行情况。 非适用场景: 生成计划时间占比很高的短查询场景。 不支持CN上的算子并行。 不支持不能下推的查询并行执行。 不支持子查询subplan的并行,以及包含子查询的算子并行。 资源对SMP性能的影响 SMP架构是一种利用富余资源来换取时间的方案,计划并行之后必定会

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  • GPU虚拟化

    GPU虚拟化 GPU虚拟化概述 准备GPU虚拟化资源 使用GPU虚拟化 兼容Kubernetes默认GPU调度模式 父主题: GPU调度

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  • 数据并行导入导出

    数据并行导入导出 GaussDB 提供了并行导入导出功能,以快速、高效地完成大量数据导入导出。介绍GaussDB并行导入导出的相关参数。 raise_errors_if_no_files 参数说明:设置导入时是否区分“导入文件记录数为空”和“导入文件不存在”。该参数开启时,“导入文

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  • 精度调优前准备工作

    (设备)或模型并行组中维护完整的模型和参数,但在每个进程上或模型并行组中处理不同的数据。因此,数据并行非常适合大数据量的训练任务。 TP:张量并行也叫层内并行,通过将网络中的权重切分到不同的设备,从而降低单个设备的显存消耗,使得超大规模模型训练成为可能。张量并行不会增加设备等待时间,除了通信代价外,没有额外代价。

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  • 创建普通任务(Job)

    建议请参见设置容器规格。 GPU配额(可选) 当集群中包含GPU节点时,才能设置GPU配额,且集群中需安装CCE AI套件(NVIDIA GPU)插件。 不使用:表示不使用GPUGPU 整卡:单个容器独享GPUGPU 虚拟化:容器需要使用的GPU百分比,例如设置为10%,表示该容器需使用GPU资源的10%。

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  • 逻辑运算符

    逻辑运算符 逻辑运算符 操作 描述 例子 AND 两个值都为true,则为true a AND b OR 两个值其中一个为true,则为true a OR b NOT 值为false,结果则为true NOT a 以下真值表反映了AND和OR如何处理NULL值: a b a AND

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  • Json函数和运算符

    Json函数和运算符 Cast to JSON SELECT CAST(9223372036854775807 AS JSON); -- JSON '9223372036854775807' Cast from JSON SELECT CAST(JSON '[1,23,456]'

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  • (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(Linux) 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Linux实例上通过脚本自动安装GPU驱动。 使用须知 本操作仅支持Linux操作系统。

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  • 主机迁移服务 SMS

    如何选择目的端 服务器 ? 解锁服务器 迁移过程中,为了保证迁移顺利实施,目的端服务器会被自动锁定,迁移成功之后会自动解锁。但是由于权限、网络等因素可能导致解锁目的端失败,您需要手动解锁目的端。 发布区域:全部 如何解除目的端服务器锁定状态? 兼容性列表 主机迁移服务支持迁移的源端服务器OS列表。

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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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