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云计算多少钱 更多内容
  • 签名计算工具

    签名计算工具 OBS提供可视化签名计算工具,帮助您轻松完成签名计算。 表1 签名计算工具 签名计算方式 签名计算工具获取地址 Header中携带签名 可视化签名计算工具 URL中携带签名 可视化签名计算工具 如果调用OBS API报如下错误: 状态码:403 Forbidden

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  • 价格计算说明

    通过对比可以得到结论,同比华为上相应规格,无论按需还是包月,源端价格都低于华为。 举例二:如果源端资源M,以包年包月方式购买,账单区间为5个月,账单显示应付价为500元,资源M相对应华为规格N按需价格为 0.2元/小时,包月价为80元/月,价格对比如下表: 表2 源端与华为价格对比 项目

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  • 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

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  • 计费项

    计费因子:CPU、内存和GPU,不同规格的实例类型提供不同的计算、存储、GPU加速能力 按需计费 CPU:Core数量 * Core单价 * 计费时长 内存:GB数量 * GB单价 * 计费时长 GPUGPU数量 * GPU单价 * 计费时长 请参见云容器实例价格详情中的“价格详情”。

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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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  • 支持GPU监控的环境约束

    bash mirrors_source.sh 更多内容,请参见如何使用自动化工具配置华为镜像源(x86_64和ARM)? 执行以下命令,安装lspci工具。 CentOS系统: yum install pciutils Ubuntu系统: apt install pciutils

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  • 计算规格说明

    当用户账号余额不足造成扣费失败时,账号将变成欠费状态。 欠费后,按需资源不会立即停止服务,资源进入宽限期。如果在宽限期内仍未支付欠款,那么付费资源(如计算规格、OBS桶)、等都将被冻结,资源进入保留期。保留期的资源不支持任何操作。如果用户在宽限期内充值,则华为会自动扣取欠费金额(含宽限期内产生的费用) 保留期到

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  • 计算资源

    计算资源 单击计算资源页面,列表中会显示已购买的计算资源,以及是否可用等信息,若新购买的账号则列表为空。 图1 计算资源 单击“购买计算资源”按钮购买计算资源。可以根据业务需要选择不同的资源类型,其中可用区可以选择任意可用区即可。并支持包年包月购买,或者按需购买。 图2 购买计算资源

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  • 签名计算工具

    签名计算工具 SFS提供可视化签名计算工具,帮助您轻松完成签名计算。 表1 签名计算工具 签名计算方式 签名计算工具获取地址 Header中携带签名 可视化签名计算工具 若调用SFS API报如下错误: 状态码:403 Forbidden 错误码:SignatureDoesNotMatch

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  • 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

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  • 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

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  • 计算计费

    计算计费 弹性资源池计费

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  • 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。

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  • 使用Kubernetes默认GPU调度

    通过nvidia.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。 使用nvidia.com/gpu参数指定GPU数量时,re

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  • 数据结构(查询规格详情)

    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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  • 单机多卡数据并行-DataParallel(DP)

    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 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:

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  • 资源和成本规划

    资源和成本规划 资源 规格 数量 每月费用(元) 弹性云服务器 1 X86计算 | 通用计算型 | s6.xlarge.2 | 4核 | 8GB; CentOS | CentOS 8.2 64bit; 通用型SSD | 40GB; 4 1329.2 分布式缓存服务Redis版 1

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  • 训练作业找不到GPU

    GPU。 处理方法 根据报错提示,请您排查代码,是否已添加以下配置,设置该程序可见的GPU: os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0,1,2,3,4,5,6,7' 其中,0为服务器GPU编号,可以为0,1,2,3等,表明对程序可见的GP

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  • Horovod/MPI/MindSpore-GPU

    选择的节点数一致,每个worker将被分配到所选规格对应的计算资源。例如计算节点个数为“2”时,将启动2个worker,每个worker拥有“GPU: 8*GP-Vnt1 | CPU: 72核 | 内存:512GB”的计算资源。 网络通信介绍 单机作业不涉及网络通信情况。 分布式

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  • 准备GPU虚拟化资源

    准备GPU虚拟化资源 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。本文介绍如何在GPU节点上实现GPU的调度和隔离能力。 前提条件 配置 支持版本 集群版本 v1.23.8-r0、v1.25

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  • 安装Windows特殊驱动

    对于一些类型的弹性云服务器,如果使用私有镜像进行创建,需要在制作私有镜像时安装特殊驱动。 GPU驱动 如果这个私有镜像用于创建GPU加速云服务器,需要在镜像中安装合适的GPU驱动来获得相应的GPU加速能力。GPU加速型实例中配备的NVIDIA Tesla GPU支持两种类型的驱动

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