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云并行运算服务器厂家 更多内容
  • 批量导入厂家与文档关联关系

    批量导入厂家与文档关联关系 操作步骤 进入“管理工具”页面,选择“业务管理员 > 文档业务管理员工具 > 批量导入厂家与文档关联关系”。 单击模板,下载模板文件。 按模板示例填写信息,厂家资料文档编码、厂家资料文档版本、厂家资料文档版序和厂家型号标识,保存文件。 单击“上传文件”,上传已填写好模板文件并“确定”。

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  • 批量创建与更新厂家型号

    批量创建与更新厂家型号 操作步骤 在系统首页左侧操作导航栏,选择“功能地图 > 部件管理流程 > 批量创建与更新厂家型号”,打开“批量创建与更新厂家型号(MPN)”页面。 在“批量创建与更新厂家型号(MPN)”区域,批量创建与更新厂家型号、维护公测信息和维护原材料信息。 选择分类。

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  • 搜索运算符

    搜索运算符 您可以使用AND和OR运算符或其组合来组成复杂的搜索查询,例如class:foo AND (method:bar OR method:baz)。 运算符 语法 描述 “AND” “AND”, “&”, “&&”, (“空格”字符) SmartSearch将定位与每个查

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  • 数学运算函数

    若A不为UNKNOWN,则返回TRUE。 逻辑操作符只允许boolean类型参与运算,不支持隐式类型转换。 算术运算符 算术运算符包括双目运算符与单目运算符,这些运算符都将返回数字类型。Flink SQL所支持的算术运算符如表3所示。 表3 算术运算运算符 返回类型 描述 + numeric 所有数字类型

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  • 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

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  • 并行导入

    并行导入 GaussDB (DWS)提供了并行导入功能,以快速、高效地完成大量数据导入。介绍GaussDB(DWS)并行导入的相关参数。 raise_errors_if_no_files 参数说明:导入时是否区分“导入文件记录数为空”和“导入文件不存在”。raise_errors_

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  • 并行导入

    并行导入 GaussDB提供了并行导入功能,以快速、高效地完成大量数据导入。介绍GaussDB并行导入的相关参数。 raise_errors_if_no_files 参数说明:导入时是否区分“导入文件记录数为空”和“导入文件不存在”。raise_errors_if_no_file

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  • GPU函数管理

    GPU函数管理 Serverless GPU使用介绍 部署方式 函数模式

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  • GPU故障处理

    GPU驱动或GPU设备存在异常,请根据GPU设备所在的节点类型(E CS 或BMS),联系对应的客服进行处理。 GPU设备DBE错误与SBE错误总数过高 GPU驱动或GPU设备存在异常,请根据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设备存在Uncorrectable

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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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  • GPU计算型

    GPU计算型 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ECS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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  • 日志提示“cuda runtime error (10) : invalid device ordinal at xxx”

    直接使用线上notebook环境调试请参考使用JupyterLab开发模型。 配置本地IDE(Pycharm或者VSCode)联接上环境调试请参考使用本地IDE开发模型。 父主题: GPU相关问题

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  • 工艺路线

    工序的选择是在基础设置下选择的(这里选择的工序,需要事先在工序管理中维护); 工序类型外协:即本道工序需要委外给其他厂家制造,这里选择的厂家只是默认值,在本工序委外出去时还可更换其他厂家; 工作中心默认指定资源:指定这个工作中心(车间/产线)下的某一设备; 高级设置的接序方式:上序结束后方可

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  • 并行仿真

    并行仿真 Octopus平台的并行仿真模块分为任务配置和仿真任务两部分。用户在任务配置模块,可使用自研仿真算法,根据Octopus自研仿真评测体系,从行车安全、驾驶行为、乘员舒适性等多维度测评在多种条件下的仿真场景中控制算法控制质量。在仿真任务模块,可将仿真任务运行中关键指标变化

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  • 并行导入

    并行导入 GaussDB提供了并行导入功能,以快速、高效地完成大量数据导入。介绍GaussDB并行导入的相关参数。 raise_errors_if_no_files 参数说明:导入时是否区分“导入文件记录数为空”和“导入文件不存在”。raise_errors_if_no_file

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  • GPU裸金属服务器环境配置

    GPU裸金属服务器环境配置 GP Vnt1裸金属服务器EulerOS 2.9安装NVIDIA 515+CUDA 11.7 GP Vnt1裸金属服务器Ubuntu 18.04安装NVIDIA 470+CUDA 11.4 GP Vnt1裸金属服务器的Docker模式环境搭建 GP Ant8裸金属服务器Ubuntu

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  • 单机多卡数据并行-DataParallel(DP)

    将一个Batch的数据均分到每一个GPU上 各GPU上的模型进行前向传播,得到输出 主GPU(逻辑序号为0)收集各GPU的输出,汇总后计算损失 分发损失,各GPU各自反向传播梯度 主GPU收集梯度并更新参数,将更新后的模型参数分发到各GPU 具体流程图如下: 图1 单机多卡数据并行训练 DataParallel进行单机多卡训练的优缺点

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  • 概述

    概述 Serverless GPU是一种高度灵活、高效利用、按需分配GPU计算资源的新兴计算服务GPU能力Serverless化,通过提供一种按需分配的GPU计算资源,在一定范围内有效地解决原有GPU长驻使用方式导致的低资源利用率、高使用成本和低弹性能力等痛点问题。本文将介绍Serverless

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  • 并行处理

    分支名”获取该分支的执行结果。 失败时停止 并行处理出现错误时的是否停止。 True:表示任一并行处理的分支出现错误时,整个任务便停止,并返回错误信息。 False:表示并行处理的分支出现错误后,整个任务会继续执行后续节点。 超时时间(ms) 并行处理过程的最长执行时间,如果超过该时间

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  • 关于并行导出

    关于并行导出 使用GDS工具将数据从数据库导出到普通文件系统中,适用于高并发、大量数据导出的场景。使用外表做并行导出时,需要开启steam算子后才能够使用GDS工具导出。 概述 通过外表导出数据:通过外表设置的导出模式、导出数据格式等信息来指定待导出的数据文件,利用多DN并行的方

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