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云计算价钱 更多内容
  • 使用GPU虚拟化

    设备。 init容器不支持使用GPU虚拟化资源。 GPU虚拟化支持显存隔离、显存与算力隔离两种隔离模式。单个GPU卡仅支持调度同一种隔离模式的工作负载。 使用GPU虚拟化后,不支持使用Autoscaler插件自动扩缩容GPU虚拟化节点。 XGPU服务的隔离功能不支持以UVM的方式申请显存,即调用CUDA

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 方案概述

    存。 图1 基于OBS+SFS Turbo的华为AI存储解决方案 方案优势 华为AI存储解决方案的主要优势如下表所示。 表1 华为AI存储解决方案的主要优势 序号 主要优势 详细描述 1 存算分离,资源利用率高 GPU/NPU算力和SFS Turbo存储解耦,各自按需扩容,资源利用率提升。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 方案概述

    存。 图1 基于OBS+SFS Turbo的华为AI存储解决方案 方案优势 华为AI存储解决方案的主要优势如下表所示。 表1 华为AI存储解决方案的主要优势 序号 主要优势 详细描述 1 存算分离,资源利用率高 GPU/NPU算力和SFS Turbo存储解耦,各自按需扩容,资源利用率提升。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 查询ModelArts计算节点规格

    String 资源规格的核数。 cpu String 资源规格CPU内存。 gpu_num Int 资源规格GPU的个数。 gpu_type String 资源规格GPU的类型。 spec_code String 资源的规格类型。 max_num Int 以选择的最大节点数量。 storage

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 方案概述

    存。 图1 基于OBS+SFS Turbo的华为AI存储解决方案 方案优势 华为AI存储解决方案的主要优势如下表所示。 表1 华为AI存储解决方案的主要优势 序号 主要优势 详细描述 1 存算分离,资源利用率高 GPU/NPU算力和SFS Turbo存储解耦,各自按需扩容,资源利用率提升。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 计算公式

    计算公式 简介 字面量 操作符 函数 其他 父主题: 分析任务定义

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 相邻消息计算

    相邻消息计算 算子简介 名称:相邻消息计算 功能说明:基于前一消息和当前消息,按照表达式进行数值计算计算的结果赋值给当前输入消息的属性。 举例:消息中有上报机器的产品总产量,但没有相对上一个上报周期的增量产量。通过相邻消息计算算子,可以用本消息中的产品总量减去上一个消息中的产品

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 点位计算

    1 1000 1 20000 20 点位清洗 点位清洗,在边侧提供对设备上报的点位进行数据去重、数据波动抑制的功能,适用于降低冗余数据、上带宽的OT数采场景。 点位清洗规则是针对模块的每个点位,为可选项,使用前需要配置“静默时间窗”和“偏差”这两个参数。具体操作步骤请参见点位清洗。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 数学计算函数

    数学计算函数 本文介绍数学计算函数的语法规则,包括参数解释、函数示例等。 函数列表 表1 数学计算函数 函数 描述 round函数 用于对x进行四舍五入。如果n存在,则保留n位小数;如果n不存在,则对x进行四舍五入取整数。 round函数 用于对x进行四舍五入。如果n存在,则保留

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 应用场景

    、可靠性要求高,服务一般只需要部署在一台或少量的 服务器 上,一次投入成本少,后期维护成本低的场景。例如网站开发测试环境、小型数据库应用。 推荐使用通用型弹性 云服务器 ,主要提供均衡的计算、内存和网络资源,适用于业务负载压力适中的应用场景,满足企业或个人普通业务搬迁上需求。 更多信息,请参见通用计算型和通用计算增强型。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 实时推理场景

    不同的卡型,独立配置GPU/MEM。最小GPU规格小至1 GB显存/算力,将为您提供最贴合业务的实例规格。 突发流量支撑 函数计算平台提供充足的GPU资源供给,当业务遭遇突发流量时,函数计算将以秒级弹性供给海量GPU算力资源,避免因GPU算力供给不足、GPU算力弹性滞后导致的业务受损。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 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

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 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

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 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。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 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

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 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。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 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。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • gpu-device-plugin

    对于linux 5.x内核系统,如华为欧拉操作系统 2.0或ubuntu 22.04,建议使用470及以上版本驱动。 图1 安装gpu-device-plugin 驱动选择:若您不希望集群中的所有GPU节点使用相同的驱动,CCE支持以节点池为单位安装不同的GPU驱动。 插件将根据节点池指定

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 准实时推理场景

    业务可以容忍GPU冷启动耗时,或者业务流量波形对应的冷启动概率低。 功能优势 函数计算为准实时推理工作负载提供以下功能优势: 原生Serverless使用方式 函数计算平台默认提供的按量GPU实例使用方式,会自动管理GPU计算资源。根据业务的请求数量,自动弹性GPU实例,最低0个实例,最大可配置实例数量。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 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

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 空三计算

    空三计算 空三计算简介 空三设置 控制点导入 刺点操作 控制点导出 父主题: 实景三维建模

    来自:帮助中心

    查看更多 →

共105条
看了本文的人还看了