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

 
 

    云服务器GPU驱动概述 更多内容
  • p2服务器安装NVIDIA GPU驱动和CUDA工具包

    p2 服务器 安装NVIDIA GPU驱动和CUDA工具包 操作场景 GPU加速型p2(physical.p2.large规格)裸金属服务器创建成功后,需安装NVIDIA GPU驱动和CUDA工具包,从而实现计算加速功能。 前提条件 已绑定弹性公网IP。 已下载对应操作系统所需驱动的安装包。

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  • 工作负载异常:GPU节点部署服务报错

    其他服务CUDA版本也在这2个范围内 在GPU服务容器中发现一些新增的文件core.*,在以前的部署中没有出现过。 问题定位 GPU插件的驱动版本较低,客户单独下载驱动安装后正常。 客户工作负载中未声明需要gpu资源。 建议方案 节点安装了gpu-beta(gpu-device-plugin)插件后,会自动安装nv

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  • p3服务器安装NVIDIA GPU驱动和CUDA工具包

    p3服务器安装NVIDIA GPU驱动和CUDA工具包 操作场景 GPU加速型p3(physical.p3.large规格)裸金属服务器创建成功后,需安装NVIDIA GPU驱动和CUDA工具包,从而实现计算加速功能。 前提条件 已绑定弹性公网IP。 已下载对应操作系统所需驱动的安装包。

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  • 节点管理

    节点管理 边缘节点概述 配置边缘节点环境 注册边缘节点 纳管边缘节点 升级边缘节点 日志、监控和告警 安装并配置GPU驱动 边缘核心软件EdgeCore配置管理 删除边缘节点 父主题: 专业版操作指南

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  • 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。

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  • GPU相关问题

    GPU相关问题 日志提示"No CUDA-capable device is detected" 日志提示“RuntimeError: connect() timed out” 日志提示“cuda runtime error (10) : invalid device ordinal

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  • GPU计算型

    GPU计算型 GPU计算单元包含的计算资源主要适用于政企用户部署GPU密集型业务到CloudPond上使用的场景,对应华为云E CS 的实例包含Pi系列,用户可根据机型规格情况选择对应的计算资源商品。具体规格请参考表1。 表1 GPU计算单元 名称 算力配置 描述 GPU计算单元-汇聚型-2Pi2

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  • p1服务器安装NVIDIA GPU驱动和CUDA工具包

    p1服务器安装NVIDIA GPU驱动和CUDA工具包 操作场景 GPU加速型p1(physical.p1.large规格)裸金属服务器创建成功后,需安装NVIDIA GPU驱动和CUDA工具包,从而实现计算加速功能。 前提条件 已绑定弹性公网IP。 已下载对应操作系统所需驱动的安装包。

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  • 如何处理用户使用场景与其选择的驱动、镜像不配套问题

    驱动类型、驱动版本。 如客户选择自行安装Tesla驱动,请务必告知客户确保Tesla驱动与CUDA软件的版本配套关系,可参考Tesla驱动及CUDA工具包获取方式。 处理方法 如果用户未安装驱动,请自行安装驱动,或切换带驱动的公共镜像,或使用驱动自动安装脚本安装驱动GPU

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  • 安装virtio驱动

    安装virtio驱动 操作场景 本章节适用于虚拟化类型为KVM架构的 云服务器 。使用弹性云服务器或者外部镜像文件创建私有镜像时,必须确保操作系统中已安装virtio驱动,使新发放的云服务器支持KVM虚拟化,同时也可以提升云服务器的网络性能。 如果不安装virtio驱动云服务器的网卡可能

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  • 如何配置Pod使用GPU节点的加速能力?

    如何配置Pod使用GPU节点的加速能力? 问题描述 我已经购买了GPU节点,但运行速度还是很慢,请问如何配置Pod使用GPU节点的加速能力。 解答 方案1: 建议您将集群中GPU节点的不可调度的污点去掉,以便GPU插件驱动能够正常安装,同时您需要安装高版本的GPU驱动。 如果您的集群

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  • CCE AI套件(NVIDIA GPU)版本发布记录

    适配OS Ubuntu22.04 GPU驱动目录自动挂载优化 1.2.24 v1.19 v1.21 v1.23 v1.25 节点池支持配置GPU驱动版本 支持GPU指标采集 1.2.20 v1.19 v1.21 v1.23 v1.25 设置插件别名为gpu 1.2.17 v1.15 v1

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  • 如何处理用户自行安装NVIDIA驱动、CUDA软件,安装过程出错问题

    软件版本。 处理方法 推荐客户使用自动安装驱动脚本。根据当前华为云驱动自动安装脚本中提供的CUDA版本,按需安装。 GPU加速型实例自动安装GPU驱动(Linux) GPU加速型实例自动安装GPU驱动(Windows) 如果自动安装驱动脚本中无用户需要的目标软件版本,请联系技术支持处理。

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  • 安装驱动和工具包

    安装驱动和工具包 p1服务器安装NVIDIA GPU驱动和CUDA工具包 p2服务器安装NVIDIA GPU驱动和CUDA工具包 p3服务器安装NVIDIA GPU驱动和CUDA工具包 父主题: 实例

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  • 如何处理用户安装了GRID驱动,但未购买、配置License问题

    如果用户未购买License,请参考GPU加速型实例安装GRID驱动购买License后再根据指导配置License。 如果用户已购买过License,但是未配置License,请参考GPU加速型实例安装GRID驱动配置License服务器与License文件。 父主题: 非硬件故障自恢复处理方法

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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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  • GPU A系列裸金属服务器节点内NVLINK带宽性能测试方法(Pytorch模式)

    GPU A系列裸金属服务器节点内NVLINK带宽性能测试方法(Pytorch模式) 场景描述 本文指导如何进行节点内NVLINK带宽性能测试,适用的环境为:Ant8或者Ant1 GPU裸金属服务器, 且服务器中已经安装相关GPU驱动软件,以及Pytorch2.0。 GPU A系列

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  • 资源准备

    Nvidia驱动:填写Nvidia驱动的下载链接,请根据GPU节点的显卡型号选择驱动。 其余参数可保持默认,详情请参见gpu-beta(gpu-device-plugin)。 单击“安装”,安装插件的任务即可提交成功。 创建GPU节点。 在左侧菜单栏选择“节点管理”,单击右上角“创建节点”,在弹出的页面中配置节点的参数。

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  • 专属池驱动版本如何升级?

    专属池驱动版本如何升级? 当专属资源池中的节点含有GPU/Ascend资源时,用户基于自己的业务,可能会有自定义GPU/Ascend驱动的需求,ModelArts面向此类客户提供了自助升级专属资源池GPU/Ascend驱动的能力,具体操作请参见资源池驱动升级。 父主题: CUDA和CUDNN

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  • 声卡驱动安装

    声卡驱动安装 前言:如果想将MAC的音频进行投放,则需要进行音频资源的采集和重定向,此时需要使用声卡驱动;BlackHole是为MAC开发出的专门用于音频采集和重定向输出的第三方开源驱动。由于苹果官方的限制,所有上app store的app必须开启沙盒运行,此时无法在安装应用程序

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  • 安装nvme驱动

    安装nvme驱动 nvme盘驱动获取地址:https://support.huawei.com/enterprise/en/category/accelerator-components-pid-1548148324389?submodel=software 安装对应的hioadm和kmod-hiodriver:

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