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计算主机服务商 更多内容
  • 主机监控

    标签是主机的标识,通过标签您可以对主机进行管理。例如:添加标签后,您可快速识别、选择主机。 在主机列表中,单击主机所在行“操作”列的,输入“标签键”和“标签值”后,单击,再单击“确定”,标签添加成功。 同步主机信息 在主机列表中,单击主机所在行“操作”列的,可同步主机信息。 设置搜索条件搜索待监控的主机。 不支持通过别名搜索主机。

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  • 怎么联系服务商

    怎么联系服务商 可以在商品详情页面右侧相关信息模块查看服务商信息,其中包含客服电话和客服邮箱。用户可以通过拨打客服电话或发送邮件至客服邮箱的方式联系服务商。 父主题: 常见问题

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  • 服务商安全锁

    服务商安全锁 开启禁止更新锁 开启禁止转移锁 父主题: 域名 安全

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  • 客户服务商介绍

    客户服务商介绍 什么是客户服务商 如何加入客户服务商计划 客户服务商权益与职责 客户服务商激励政策

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  • 监控指标说明

    弹性伸缩组 1分钟 gpu_usage_gpu (Agent)GPU使用率 该指标用于统计弹性伸缩组的(Agent)GPU使用率,以百分比为单位。 计算公式:伸缩组中的所有 云服务器 (Agent)GPU使用率之和/伸缩组实例数 单位:百分比 0-100% 弹性伸缩组 1分钟 gpu_usage_mem

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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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  • 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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  • CCE AI套件(NVIDIA GPU)

    CCE AI套件(NVIDIA GPU) 插件介绍 CCE AI套件(NVIDIA GPU)插件是支持在容器中使用GPU显卡的设备管理插件,集群中使用GPU节点时必须安装本插件。 字段说明 表1 参数描述 参数 是否必选 参数类型 描述 basic 是 object 插件基础配置参数。

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  • gpu-device-plugin

    gpu-device-plugin 插件简介 gpu-device-plugin插件是支持在容器中使用GPU显卡的设备管理插件,集群中使用GPU节点时必须安装本插件。 约束与限制 下载的驱动必须是后缀为“.run”的文件。 仅支持Nvidia Tesla驱动,不支持GRID驱动。

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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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  • 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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  • 主机监控

    支持GPU监控的环境约束 BMS硬件监控指标采集说明 什么是插件修复配置? 怎样让新购E CS 实例中带有操作系统监控功能? Agent各种状态说明及异常状态处理方法 基础监控与操作系统监控数据出现不一致的问题 云监控服务统计的弹性云服务器网络流量与云主机系统内工具检测不一致的问题 未安装UVP

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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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  • 配置边缘节点环境

    Tesla系列P4、P40、T4等型号GPU。 含有GPU硬件的机器,作为边缘节点的时候可以不使用GPU。 如果边缘节点使用GPU,您需要在纳管前安装GPU驱动。 目前只有使用x86架构的GPU节点才能纳管到IEF中使用。 NPU(可选) 昇腾AI加速处理器。 说明: 当前支持集成了昇腾处理器的边缘节点,如Atlas

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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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  • 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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  • 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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  • 资源和成本规划

    智慧校园(供参考) 资源名称 详细配置 数量 用途 弹性云服务器ECS 标准配置:通用计算增强型 C6 | 8核 | 8GB| 硬盘 超高IO 100GB 操作系统:CentOS 7.8 2 nginx服务器 标准配置:通用计算增强型 C6 | 8核 | 16GB| 硬盘 超高IO

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  • 配置云服务器

    (可选)备份镜像 封装镜像后,云服务器关机再开机,会解封装,无法直接使用。需要重新进行云服务器配置及封装。如有需要,可在封装镜像前,将云服务器进行备份。 在云服务器列表页面,找到已配置完成的云服务器,选择“更多 > 关机”,关闭云服务器。 等待云服务器关机后,选择“更多 > 镜像/备份

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