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 cpu混合云架构 更多内容
  • 混合云

    上,统一流量分发,单故障后能够自动将业务流量切换到其他上,并能快速自动解决现网事故。 统一架构,高弹性 下同架构平台,可灵活根据流量峰值实现资源在下的弹性伸缩、平滑迁移和扩容。 计算与数据分离,能力共享 通过云容器引擎,用户可以实现敏感业务数据与一般业务数据的分离

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  • 什么是鲲鹏CPU架构与X86 CPU架构

    什么是鲲鹏CPU架构与X86 CPU架构 弹性 云服务器 实例主要包含两种架构,X86 CPU架构和鲲鹏CPU架构。 x86 CPU架构 采用复杂指令集CISC(Complex Instruction Set Computer),CISC是一种计算机体系结构,其中每个指令可以执行一些

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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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  • 是否支持CPU架构的变更?

    是否支持CPU架构的变更? 不支持变更CPU架构。 如需改变CPU架构,可通过“数据迁移+交换IP”方式的方式,创建新的CPU架构的实例,并进行数据迁移,实现CPU架构的变更。具体操作请参考交换D CS 实例IP。 父主题: Redis使用

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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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  • 混合云解决方案

    混合解决方案 通过混合云主机安全对 服务器 进行统一管理,若使用的服务器类别包含华为云服务器、非华为云服务器(互联网)、局域网服务器(包含数据中心、政务等),需按照不同的服务器类别进行分别安装。 华为云服务器 在混合云主机安全控制台管理华为云服务器,可直接在华为目标Region的服务器执行Agent安装即可。

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  • 创建应用

    -@10 > ${flagstat-file} CPU、内存和GPU CPU架构:X86 CPU需求:0.1 Memory:0.1 GPU类型:无 GPU需求:0 CPU架构:X86 CPU需求:16 Memory:10 GPU类型:无 GPU需求:0 输入参数 参数1 参数名称:fastq-file1

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  • 云产品架构咨询

    产品架构咨询 帮助合作伙伴掌握华为产品特性,更好地使用华为;提供优化成本、安全、性能、可靠性等的最佳实践指导。 表1 产品架构咨询配额 合作伙伴支持计划级别 服务配额 标准级 每年4工作日产品架构咨询服务,每次以整数天申请 尊享级 每年8工作日产品架构咨询服务,每次以整数天申请。

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  • 训练作业自定义镜像规范

    iver目录。 X86 CPU架构,ARM CPU架构 自定义镜像 分别只能运行于对应CPU架构的规格中。 执行如下命令查看自定义镜像的CPU架构 docker inspect {自定义镜像地址} | grep Architecture ARM CPU架构的自定义镜像,上述命令回显示意如下

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  • 使用自定义镜像创建训练作业(CPU/GPU)

    使用自定义镜像创建训练作业(CPU/GPU) 模型训练是一个不断迭代和优化的过程。在训练模块的统一管理下,方便用户试验算法、数据和超参数的各种组合,便于追踪最佳的模型与输入配置,您可以通过不同版本间的评估指标比较,确定最佳训练作业。 前提条件 已将用于训练的数据上传至OBS目录。

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  • 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

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  • 创建自定义应用

    thStartBash.tar.gz”,其他配置保持默认即可。 cpu配额,cpu资源占用率限制 内存配额,内存资源占用率限制 申请预留,可理解为最低占用。限制使用,可理解为最高占用 AI加速卡:NPU、GPU加速卡资源占用率限制。需要正确安装驱动及镜像支持调用。 高级配置 运行命令:启动容器时执行的命令

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  • 云原生混部概述

    如:分布式场景中跨、跨集群的统一调度,以及不同在线应用、离线任务的统一调度。 首先,Volcano通过静态分析,获取应用的静态特征,如:CPU、内存、存储、GPU等资源的需求,应用间亲和性、区域亲和性、平台亲和性等。 接着,Volcano对接监控系统,获取不同平台资源、集

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  • 资源和成本规划

    视频管理 核心控制服务器 2 CPU:32C MEM:128G DISK:1T 控制调度 任务管理 数字人渲染服务 数字人服务器 X 2U服务器 CPU:64C MEM:128G DISK:2T GPU:4*T4 数字人驱动 数字人渲染 数据服务 数据服务器 3 CPU:32C MEM:128G

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  • 调度概述

    容器中使用GPU显卡。 功能 描述 参考文档 Kubernetes默认GPU调度 Kubernetes默认GPU调度可以指定Pod申请GPU的数量,支持申请设置为小于1的数量,实现多个Pod共享使用GPU。 使用Kubernetes默认GPU调度 GPU虚拟化 GPU虚拟化能够动

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  • GPU调度

    GPU调度 GPU节点驱动版本 使用Kubernetes默认GPU调度 GPU虚拟化 监控GPU资源指标 基于GPU监控指标的弹性伸缩实践 GPU故障处理 父主题: 调度

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  • 更新作业

    最小长度:1 最大长度:128 job_id 是 String 作业id 最小长度:1 最大长度:128 project_id 是 String 华为项目ID,您可以从获取项目ID中获取。 最小长度:1 最大长度:128 请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述

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  • 混合DNS

    NSEP,通过dnsep 把公有dns地址下沉到客户自己vpc内,可以实现线下dns和公有dns互相forward。步骤如下: 线下自建DNS把要解析的云服务 域名 (*.myhuaweicloud.com)转发给入站终端节点到达上dns; 上dns会根据出站终端节点配置的域

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  • 推理基础镜像列表

    础镜像,用户可以基于这些基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 URI 2.1.0 CPU GPU(cuda10.1) swr.{region_id}.myhuaweicloud

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  • 发布混合云商品注意事项

    发布混合商品注意事项 前提条件 混合商品在华为云云商店发布前须加入华为Stack技术伙伴计划,并认证华为Stack方案,获取华为Stack技术认证证书;如何认证并获取认证证书请参考沃土云创计划。提交华为Stack方案认证,目前在线支持华为Stack鲲鹏方案认证。 注意事项

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