弹性云服务器 ECS

 

弹性云服务器(Elastic Cloud Server)是一种可随时自助获取、可弹性伸缩的云服务器,帮助用户打造可靠、安全、灵活、高效的应用环境,确保服务持久稳定运行,提升运维效率

 
 

    服务器安装cuda 更多内容
  • 安装Windows特殊驱动

    安装Windows特殊驱动 操作场景 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加速型云服务器,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

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  • GPU裸金属服务器更换NVIDIA驱动后执行nvidia-smi提示Failed to initialize NVML

    GPU裸金属服务器更换NVIDIA驱动后执行nvidia-smi提示Failed to initialize NVML 问题现象 华为云裸金属服务器,NVIDIA驱动卸载后重新安装。 (1)已卸载原有版本NVIDIA驱动和CUDA版本,且已安装新版本的NVIDIA驱动和CUDA版本 (

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  • 从0制作自定义镜像用于创建训练作业(PyTorch+CPU/GPU)

    x86_64架构的主机,操作系统使用Ubuntu-18.04。您可以准备相同规格的 弹性云服务器 E CS 或者应用本地已有的主机进行 自定义镜像 的制作。 购买ECS服务器的具体操作请参考购买并登录Linux弹性 云服务器 。“CPU架构”选择“x86计算”,“镜像”选择“公共镜像”,推荐使用Ubuntu18

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  • 部署在线服务出现报错No CUDA runtime is found

    部署在线服务出现报错No CUDA runtime is found 问题现象 部署在线服务出现报错No CUDA runtime is found,using CUDA_HOME='/usr/local/cuda'。 原因分析 从日志报错信息No CUDA runtime is

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  • 安装实验服务器(Agent)

    安装实验服务器(Agent) 解压与执行安装程序 实验主机的安装程序与主控机器的安装程序是一套程序,解压与执行部署请参考主控机器的第1和第2步。通过安装类型进行区分,选择2即可。(选择性安装) 图1 解压与执行安装程序 设置数据库信息 依次输入数据库的地址,用户名和密码,回车即可。

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  • 使用GPU A系列裸金属服务器有哪些注意事项?

    使用GPU A系列裸金属服务器有哪些注意事项? 使用华为云A系列裸金属服务器时有如下注意事项: nvidia-fabricmanager版本号必须和nvidia-driver版本号保持一致,可参考安装nvidia-fabricmanag方法。 NCCL必须和CUDA版本相匹配,可单击此处可查看配套关系和安装方法。

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  • 安装应用发布服务器

    安装应用发布服务器 安装Windows Server 2019应用服务器 安装Windows Server 2016应用服务器 安装Windows Server 2012 R2应用服务器 安装Windows Server 2008 R2应用服务器 安装Linux应用服务器

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  • 示例:从 0 到 1 制作自定义镜像并用于训练(Pytorch+CPU/GPU)

    04。您可以准备相同规格的弹性云服务器ECS或者应用本地已有的主机进行自定义镜像的制作。 购买ECS服务器的具体操作请参考购买并登录Linux弹性云服务器。“CPU架构”选择“x86计算”,“镜像”选择“公共镜像”,推荐使用Ubuntu18.04的镜像。 Step4 制作自定义镜像 目标:构建安装好如下软

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  • 训练专属预置镜像列表

    0-tensorflow_2.1.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 horovod_0.22.1-pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 MPI mindspore_1.3.0-cuda_10.1-py_3

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  • 如何查看Notebook使用的cuda版本?

    如何查看Notebook使用的cuda版本? 执行如下命令查看环境中的cuda版本。 ll /usr/local | grep cuda 举例: 图1 查看当前环境的cuda版本 如图1所示,当前环境中cuda版本为10.2 父主题: 环境配置相关

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  • 日志提示"No CUDA-capable device is detected"

    日志提示"No CUDA-capable device is detected" 问题现象 在程序运行过程中,出现如下类似错误。 1.‘failed call to cuInit: CUDA_ERROR_NO_DEVICE: no CUDA-capable device is detected’

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  • 推理专属预置镜像列表

    础镜像构建自定义镜像,用于部署推理服务。 X86架构(CPU/GPU)的推理基础镜像 表1 TensorFlow AI引擎版本 支持的运行环境 镜像名称 URI 2.1.0 CPU GPU(cuda10.1) tensorflow_2.1.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18

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  • 从0制作自定义镜像用于创建训练作业(Tensorflow+GPU)

    04。您可以准备相同规格的弹性云服务器ECS或者应用本地已有的主机进行自定义镜像的制作。 购买ECS服务器的具体操作请参考购买并登录Linux弹性云服务器。“CPU架构”选择“x86计算”,“镜像”选择“公共镜像”,推荐使用Ubuntu18.04的镜像。 Step5 制作自定义镜像 目标:构建安装好如下软

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  • GPU加速型

    License需自行购买和配置使用,请提前确认云GRID驱动版本是否符合需求,并配置GRID License。配置GRID License步骤请参考GPU加速型实例安装GRID驱动。 使用私有镜像创建的G6v型弹性云服务器,请确认在制作私有镜像时安装GRID驱动。如果未安装,请在创建完成后安装GRID驱动,以实现图形加速功能。

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  • 重装的包与镜像装CUDA版本不匹配

    appeares to be a GPU,but CUDA is not enabled” 原因分析 出现该问题的可能原因如下: 新安装的包与镜像中带的CUDA版本不匹配。 处理方法 必现的问题,使用本地Pycharm远程连接Notebook调试安装。 先远程登录到所选的镜像,使用“nvcc

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  • GPU驱动概述

    在使用GPU加速型实例前,请确保实例已安装GPU驱动以获得相应的GPU加速能力。 GPU加速型实例支持两种类型的驱动:GRID驱动和Tesla驱动。 当前已支持使用自动化脚本安装GPU驱动,建议优先使用自动安装方式,脚本获取以及安装指导请参考(推荐)自动安装GPU加速型ECS的GPU驱动(Linu

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  • 安装主控服务器(Client)

    安装主控服务器(Client) 解压安装程序 假定.zip上传到服务器上的路径为:/root/lab-install,lab-install文件夹自己建立 如果安装最小版本,没有unzip命令需要自己安装 服务器有网情况下使用:yum install unzip 服务器没有网情况

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  • 在服务器安装私有证书

    服务器安装私有证书 在Tomcat服务器安装私有证书 在Nginx服务器安装私有证书 在Apache服务器安装私有证书 在IIS服务器安装私有证书 在Weblogic服务器安装私有证书 在Resin服务器安装私有证书 父主题: 安装私有证书

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  • 安装服务器板载网卡驱动

    安装服务器板载网卡驱动 操作背景 当服务器配套有X722板载网卡时,需要参考此章节安装服务器板载网卡驱动。 本文以CentOS 7.6为例介绍如何安装服务器板载网卡驱动,其他操作系统的安装方法类似。 操作步骤 将准备工作中获取的“NIC-X710_X722_XL710_XXV710-CentOS7

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  • Lite Server

    Lite Server GPU裸金属服务器使用EulerOS内核误升级如何解决 GPU A系列裸金属服务器无法获取显卡如何解决 GPU裸金属服务器无法Ping通如何解决 GPU A系列裸金属服务器RoCE带宽不足如何解决? GPU裸金属服务器更换NVIDIA驱动后执行nvidia-smi提示Failed

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  • 不同实例的资源池安装的cuda和驱动版本号分别是什么?

    不同实例的资源池安装cuda和驱动版本号分别是什么? 专属资源池的cuda和驱动版本是可以根据用户的要求安装。如果需要调整,需提工单。 父主题: Standard资源池

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