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云服务器一个月 更多内容
  • 最新动态

    通用计算增强型 2 新增API:查询 云服务器 组列表、查询 服务器 组详情 新增API:查询云服务器组列表、查询云服务器组详情。 商用 查询云服务器组列表 查询云服务器组详情 3 控制台云服务器列表页上线帮助面板 控制台云服务器列表页上线帮助面板,通过帮助面板可以获取云服务器的相关操作指导。 - -

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  • Step1 准备Docker机器并配置环境信息

    申请一台弹性云服务器并购买弹性公网IP,并在准备好的机器上安装必要的软件。 ModelArts提供了ubuntu系统的脚本,方便安装docker。 本地Linux机器的操作等同E CS 服务器上的操作,请参考本案例。 创建ECS服务器 登录ECS控制台,购买弹性云服务器,镜像选择公共镜像,推荐使用ubuntu18

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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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  • 应用场景

    程制图。 推荐使用GPU加速型弹性云服务器,基于NVIDIA Tesla M60硬件虚拟化技术,提供较为经济的图形加速能力。能够支持DirectX、OpenGL,可以提供最大显存1GiB、分辨率为4096×2160的图形图像处理能力。 更多信息,请参见GPU加速型。 数据分析 处

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  • 手动安装GPU加速型ECS的GRID驱动

    微软的远程登录协议不支持使用GPU的3D硬件加速能力,如需使用请安装VNC/PCoIP/NICE DCV等第三方桌面协议软件,并通过相应客户端连接GPU实例,使用GPU图形图像加速能力。 使用第三方桌面协议连接后,在Windows控制面板中打开NVIDIA控制面板 。 在一级许可证服务器中填入部署的License

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  • 如何保护弹性云服务器安全?

    如何保护弹性云服务器安全? 主机安全服务(Host Security Service,HSS)是提升服务器整体安全性的服务,通过主机管理、风险防御、入侵检测、安全运营、网页防篡改功能,可全面识别并管理云服务器中的信息资产,实时监测云服务器中的风险,降低服务器被入侵的风险。 使用主

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  • 步骤三:集群与应用创建

    单击“下一步:添加云服务器”。 根据界面提示填写待添加GPU加速型云服务器,该云服务器用于部署应用,提供计算、图形实时渲染等功能。 表6 添加3D云服务器参数说明 参数 说明 参数示例 部署云服务器 选择用于部署应用的云服务器。 新建:购买新的GPU加速型云服务器。 纳管:将在ECS页面创建

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  • CDM迁移近一个月的数据

    CDM 迁移近一个月的数据 备HBase集群中约10TB数据,最近一个月新增的数据量约60TB,总共约70TB。H公司安装的云专线为20GE端口,支持CDM超大规格的集群(cdm.xlarge),综合考虑迁移时间、成本、性能等,这里使用2个CDM超大规格集群并行迁移。CDM集群规格如表1所示。

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  • 鲲鹏CentOS 7和中标麒麟NKASV 7云服务器使用GNOME图形化后鼠标不可用怎么办?

    7和中标麒麟NKASV 7云服务器使用GNOME图形化后鼠标不可用怎么办? 问题描述 鲲鹏CentOS 7和中标麒麟NKASV 7云服务器安装图形化界面后,远程连接云服务器鼠标不可用。 可能原因 x86云服务器使用了cirrus虚拟显卡,鲲鹏云服务器使用的是virtio GPU。鼠标显示有两种方式,分别称为Software

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  • 推理基础镜像详情Pytorch(CPU/GPU)

    推理基础镜像详情Pytorch(CPU/GPU) ModelArts提供了以下Pytorch(CPU/GPU)推理基础镜像: 引擎版本一:pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 引擎版本二:pytorch_1.8.2-cuda_11

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  • 推理基础镜像详情MindSpore(CPU/GPU)

    推理基础镜像详情MindSpore(CPU/GPU) ModelArts提供了以下MindSpore(CPU/GPU)推理基础镜像: 引擎版本一:mindspore_1.7.0-cpu-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 引擎版本二:mindspore_1.7.0-cuda_10

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  • 如何处理GPU掉卡问题

    a1),请继续按照处理方法处理;如果查找不到显卡或者显示状态为rev ff,请根据显卡故障诊断及处理方法进行故障诊断。规格对应显卡数量可以通过GPU加速型查询。 lspci | grep -i nvidia 处理方法 非CCE集群场景,建议尝试自行重装驱动,或升级驱动版本后执行nvidi

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  • GPU实例故障分类列表

    GPU实例故障分类列表 GPU实例故障的分类列表如表1所示。 表1 GPU实例故障分类列表 是否可恢复故障 故障类型 相关文档 可恢复故障,可按照相关文档自行恢复 镜像配置问题 如何处理Nouveau驱动未禁用导致的问题 ECC错误 如何处理ECC ERROR:存在待隔离页问题 内核升级问题

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  • 推理基础镜像详情TensorFlow(CPU/GPU)

    推理基础镜像详情TensorFlow(CPU/GPU) ModelArts提供了以下TensorFlow(CPU/GPU)推理基础镜像: 引擎版本一:tensorflow_2.1.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 引擎版本二: tensorflow_1

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  • 兼容Kubernetes默认GPU调度模式

    兼容Kubernetes默认GPU调度模式 开启GPU虚拟化后,默认该GPU节点不再支持使用Kubernetes默认GPU调度模式的工作负载,即不再支持使用nvidia.com/gpu资源的工作负载。如果您在集群中已使用nvidia.com/gpu资源的工作负载,可在gpu-device-p

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  • 手动更新GPU节点驱动版本

    置为GPU插件配置中指定的版本。 如果需要稳定升级GPU节点驱动,推荐使用通过节点池升级节点的GPU驱动版本。 前提条件 需要使用kubectl连接到集群,详情请参见通过kubectl连接集群。 操作步骤 如果您需要使用指定的NVIDIA驱动版本,可以在节点安装新版本GPU驱动,操作步骤如下:

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  • 准备GPU虚拟化资源

    1及以上版本 gpu-device-plugin插件:2.0.0及以上版本 步骤一:纳管并标记GPU节点 如果您的集群中已有符合基础规划的GPU节点,您可以跳过此步骤。 在集群中纳管支持GPU虚拟化的节点,具体操作步骤请参见纳管节点。 纳管成功后,给对应支持GPU虚拟化节点打上“accelerator:

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  • 创建GPU虚拟化应用

    创建GPU虚拟化应用 本文介绍如何使用GPU虚拟化能力实现算力和显存隔离,高效利用GPU设备资源。 前提条件 已完成GPU虚拟化资源准备。 如果您需要通过命令行创建,需要使用kubectl连接到集群,详情请参见通过kubectl连接集群。 约束与限制 init容器不支持进行GPU虚拟化。

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  • 监控GPU虚拟化资源

    监控GPU虚拟化资源 本章介绍如何在UCS控制台界面查看GPU虚拟化资源的全局监控指标。 前提条件 完成GPU虚拟化资源准备。 当前本地集群内存在节点开启GPU虚拟化能力。 当前本地集群开启了监控能力。 GPU虚拟化监控 登录UCS控制台,在左侧导航栏选择“容器智能分析”。 选择

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  • Serverless GPU使用介绍

    Serverless GPU使用介绍 概述 应用场景 父主题: GPU函数管理

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  • “故障”状态的弹性云服务器还会计费吗?

    “故障”状态的弹性云服务器还会计费吗? 按需计费的弹性云服务器,当状态为“故障”时,基础资源(vCPU、内存、镜像、GPU)不再计费,绑定的云硬盘(包括系统盘、数据盘)、弹性公网IP、带宽等资源按各自产品的计费方法(“包年/包月”或“按需计费”)进行收费。 包年/包月的弹性云服务器,无论状

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