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云并行运算多少钱 更多内容
  • 数学运算函数

    注意事项 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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  • 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

    注意事项 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E CS 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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  • 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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  • 并行仿真

    绘制成图表,直观形象。 基础版服务不包含并行仿真,在使用并行仿真之前需要提前购买扩展资源包。 任务配置 仿真任务 3D回放 排队任务管理 信号查看器 场景回放 父主题: 仿真服务

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  • 管理GPU加速型ECS的GPU驱动

    管理GPU加速型ECS的GPU驱动 GPU驱动概述 Tesla驱动及CUDA工具包获取方式 (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(Windows) 手动安装GPU加速型ECS的GRID驱动 手动安装GPU加速型ECS的Tesla驱动

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  • GPU设备显示异常

    是,该驱动版本与镜像可能存在兼容性问题,建议更换驱动版本,操作指导,请参考安装GPU驱动。 否,请执行下一步。 请尝试重启 云服务器 ,再执行nvidia-smi查看GPU使用情况,确认是否正常。 如果问题依然存在,请联系客服。 父主题: GPU驱动故障

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  • 监控GPU资源指标

    监控了哪些目标。 图2 查看监控目标 监控GPU指标 创建一个使用GPU的工作负载,等工作负载正常运行后,访问Prometheus,在“Graph”页面中,查看GPU指标。 关于GPU指标详情请参见GPU监控指标说明。 图3 查看GPU监控指标 访问Grafana Prometh

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  • GPU日志收集上传

    GPU日志收集上传 场景描述 当GPU出现故障,您可以通过本方案收集GPU的日志信息。本方案中生成的日志会保存在节点上,并自动上传至华为技术支持提供的OBS桶中,日志仅用于问题定位分析,因此需要您提供AK/SK给华为技术支持,用于授权认证。 操作步骤 获取AK/SK。该AK/SK用于后续脚本配置,做认证授权。

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  • GPU加速型

    G1型 弹性云服务器 不支持规格变更。 规格为g1.2xlarge.8的弹性云 服务器 ,不支持使用平台提供的“远程登录”功能。请先使用MSTSC方式登录,然后自行安装VNC工具进行登录。 对于非g1.2xlarge.8的G1型弹性云服务器,支持使用平台提供的“远程登录”功能,具体操作请参见远程登录(VNC方式)。

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  • 创建单机多卡的分布式训练(DataParallel)

    本章节介绍基于PyTorch引擎的单机多卡数据并行训练。 MindSpore引擎的分布式训练参见MindSpore官网。 训练流程简述 单机多卡数据并行训练流程介绍如下: 将模型复制到多个GPU上 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

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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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  • 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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  • 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UCS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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  • 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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  • 运算符相关示例

    运算符相关示例 嵌套and、or和in { "params": { "sort": "desc", "orderBy": "name", "filter": { "joiner": "and",

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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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