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

 
 

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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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  • 公式计算

    示。 计算类型:当前支持数值和日期计算计算方式:在下拉框中选择所需的计算方法。 当“计算类型”选择“数值”时,支持求和、平均值、最大值、最小值和乘积。参与计算的字段当前仅支持“数字输入框”。 在下拉框中选择计算公式,再选择参与计算的字段,即可自动计算出结果。 当“计算类型”选

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  • 数据计算

    数据计算 算子简介 名称:数据计算 功能说明:按照表达式进行数值计算计算的结果赋值给某个属性。举例:原消息中有温度属性,其数值是以摄氏度数值表示,可以通过本算子设置计算公式,将摄氏温度计算转换成华氏度读数再赋予给原来的温度属性,或者可以选择将计算转换后的数值赋予一个新属性。 约

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  • 动态计算

    表单、预置数据表中选择数值组件。 绝对值:计算某个字段的绝对值,只能选取1个数值组件。 平均值:计算字段的平均值,支持选取1个或多个数值组件。 最小值:计算字段中的最小值,支持选取1个或多个数值组件。 最大值:计算字段中的最大值,支持选取1个或多个数值组件。 自定义算式:由数值组

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  • 计算签名

    计算签名 将SK(Secret Access Key)和创建的待签字符串作为加密哈希函数的输入,计算签名,将二进制值转换为十六进制表示形式。 伪代码如下: signature = HexEncode(HMAC(Secret Access Key, string to sign))

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  • 计算配置

    。 裸金属 服务器 :基于裸金属服务器部署容器服务,需要挂载本地盘或支持挂载云硬盘。 CCE Turbo 集群: 弹性 云服务器 -虚拟机:基于弹性云服务器部署容器服务,仅支持可添加多张弹性网卡的机型。 弹性云服务器-物理机:基于擎天架构的服务器部署容器服务。 父主题: 节点

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  • 计算配置

    匹配实际节点E CS /BMS规格分类 vm:弹性云服务器 ElasticBMS:C6型弹性裸金属通用计算增强型云服务器,规格示例:c6.22xlarge.2.physical pm: 裸金属服务器 不填写时默认为vm 父主题: 节点池

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  • 怎样查看GPU加速型云服务器的GPU使用率?

    怎样查看GPU加速云服务器GPU使用率? 问题描述 Windows Server 2012和Windows Server 2016操作系统的GPU加速云服务器无法从任务管理器查看GPU使用率。 本节操作介绍了两种查看GPU使用率的方法,方法一是在cmd窗口执行命令查看GPU使用

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  • 约束与限制

    Pod规格计算详情请参见Pod规格计算方式。 InitContainer是一种特殊容器,在 Pod 内的应用容器启动之前运行。有关InitContainer更多解释请参见对容器进行初始化操作。 GPU加速型Pod提供3种显卡,具体的规格如下所示: 表2 GPU加速型Pod规格 显卡类型

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  • 资源和成本规划

    2 GB; 1 135 弹性云服务器 2 X86计算 | GPU加速型 | g6.4xlarge.4 | 16核 | 64GB | 加速卡:1 * NVIDIA T4 / 1 * 16G; CentOS | CentOS 7.9 64bit for GPU; 通用型SSD | 40GB;

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  • 查询规格详情和规格扩展信息列表

    pci_passthrough:gpu_specs String G1型和G2型云服务器应用的技术,包括GPU虚拟化和GPU直通。 如果该规格的云服务器使用GPU虚拟化技术,且GPU卡的型号为M60-1Q,参数值为“m60_1q:virt:1”。 如果该规格的云服务器使用GPU直通技术,且GPU卡的型号

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  • 计算增值服务

    计算增值服务 鲲鹏计算移植专家服务 鲲鹏全栈调优支持服务 鲲鹏工程师培训及认证服务 鲲鹏工程师进阶培训及认证服务 鲲鹏人才培养专家进阶服务 鲲鹏物理资源服务 父主题: 上云与实施

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  • NVIDIA Container Toolkit容器逃逸漏洞公告(CVE-2024-0132)

    Toolkit 是一个由 NVIDIA 提供的开源工具包,它允许您在容器化环境中利用 NVIDIA GPU 进行加速计算。工具包包括一个容器运行时库和实用程序,用于自动配置容器以利用NVIDIA GPU。 漏洞详情 表1 漏洞信息 漏洞类型 CVE-ID 漏洞级别 披露/发现时间 容器逃逸 CVE-2024-0132

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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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  • 安装GPU指标集成插件

    暂不支持CCE纳管后的GPU加速型实例。 前提条件 已安装GPU驱动,未安装lspci工具的云服务器影响GPU掉卡事件的上报。 如果您的弹性云服务器未安装GPU驱动,请参见GPU驱动概述安装GPU驱动。 安装GPU驱动需使用默认路径。 GPU驱动安装完后,需重启GPU加速型实例,否则可能

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  • 自动续费规则说明

    当前支持设置自动续费的云服务清单如下: 分类 云服务列表 计算 弹性云服务器 ECS 裸金属服务器 BMS 云手机服务器 CPH Flexus应用服务器 L实例 Flexus云服务器X实例 专属主机 DeH 函数工作流 FunctionGraph 存储 对象存储服务 OBS 云硬盘 EVS

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  • GPU驱动不可用

    方法一:重新启动,选择安装GPU驱动时的内核版本,即可使用GPU驱动。 在云服务器操作列下单击“远程登录 > 立即登录”。 单击远程登录操作面板上方的“发送CtrlAltDel”按钮,重启虚拟机。 然后快速刷新页面,按上下键,阻止系统继续启动,选择安装GPU驱动时的内核版本进入系统

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  • Kubernetes和nvidia-docker安装

    ,可在云端或物理服务器上部署、扩展和管理容器化应用程序。为了在机器上成功安装Kubernetes,需要按照以下步骤: 安装nvidia-driver:nvidia-driver是NVIDIA官方提供的GPU驱动程序,它为使用NVIDIA GPU计算机提供硬件加速的能力。从NVI

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  • 概述

    用户提供更加便捷、高效的GPU计算服务,有效承载AI模型推理、AI模型训练、音视频加速生产、图形图像加速加速工作负载。 GPU函数主要使用于:仿真、模拟、科学计算、音视频、AI和图像处理等场景下,使用GPU硬件加速,从而提高业务处理效率。 表1 GPU函数规格 卡型 vGPU 显存(GB)

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  • GPU虚拟化概述

    GPU虚拟化概述 UCS On Premises GPU采用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,可以完全由用户定义使用的GPU数量,提高GPU利用率。

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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 创建GPU虚拟化应用 监控GPU虚拟化资源 父主题: 管理本地集群

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