虚拟私有云 VPC

虚拟私有云(Virtual Private Cloud)是用户在华为云上申请的隔离的、私密的虚拟网络环境。用户可以自由配置VPC内的IP地址段、子网、安全组等子服务,也可以申请弹性带宽和弹性IP搭建业务系统

 

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  • 虚拟私有云概述

    虚拟私有云概述 虚拟私有云 虚拟私有云(VPC)为裸金属 服务器 构建一个逻辑上完全隔离的专有区域,用户可以在VPC网络中配置弹性公网IP、安全组和VPN等网络特性,并且该网络可用于弹性 云服务器 和裸金属服务器之间通信。 VPC网卡查看方式 VPC网络的网络接口可以在管理控制台查看(裸

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  • 虚拟私有云 VPC

    值。根据适用范围,分为全局级条件键和服务级条件键。 全局级条件键(前缀为g:)适用于所有操作,在鉴权过程中,云服务不需要提供用户身份信息,系统将自动获取并鉴权。详情请参见:全局条件键。 服务级条件键(前缀为服务缩写,如vpc:)仅适用于对应服务的操作,详情请参见表4。 单值/多值

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  • 虚拟私有云和子网

    虚拟私有云和子网 虚拟私有云和子网规划建议 虚拟私有云网络连接方案 虚拟私有云 子网

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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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  • 选择GPU节点驱动版本

    选择GPU节点驱动版本 使用GPU加速型云服务器时,需要安装正确的Nvidia基础设施软件,才可以使用GPU实现计算加速功能。在使用GPU前,您需要根据GPU型号,选择兼容配套软件包并安装。 本文将介绍如何选择GPU节点的驱动版本及配套的CUDA Toolkit。 如何选择GPU节点驱动版本

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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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  • 云容器实例环境

    择参数。 命名空间名称:新建命名空间的名称。 命名空间类型:“通用计算型”和“GPU加速型”。 通用计算型:支持创建含CPU资源的容器实例及工作负载,适用于通用计算场景。 GPU加速型:支持创建含GPU资源的容器实例及工作负载,适用于深度学习、科学计算、视频处理等场景。 企业项目:

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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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  • 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

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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。

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  • gpu-device-plugin

    gpu-device-plugin 插件简介 gpu-device-plugin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。 约束与限制 下载的驱动必须是后缀为“.run”的文件。 仅支持Nvidia Tesla驱动,不支持GRID驱动。

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  • CCE AI套件(NVIDIA GPU)

    GPUGPU时钟频率 cce_gpu_memory_clock GPUGPU显存频率 cce_gpu_graphics_clock GPUGPU图形处理器频率 cce_gpu_video_clock GPUGPU视频处理器频率 物理状态数据 cce_gpu_temperature

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  • 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

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  • 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。

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  • GPU A系列裸金属服务器如何更换NVIDIA和CUDA?

    GPU A系列裸金属服务器如何更换NVIDIA和CUDA? 场景描述 当裸金属服务器预置的NVIDIA版本和业务需求不匹配时,需要更换NVIDIA驱动和CUDA版本。本文介绍华为云A系列GPU裸金属服务器(Ubuntu20.04系统)如何从“NVIDIA 525+CUDA 12.0”更换为“NVIDIA

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  • GPU驱动异常怎么办?

    nvidia-smi: command not found 可能原因 云服务器驱动异常、没有安装驱动或者驱动被卸载。 处理方法 如果未安装GPU驱动,请重新安装GPU驱动。 操作指导请参考:安装GPU驱动 如果已安装驱动,但是驱动被卸载。 执行history,查看是否执行过卸载操作。

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  • 支持GPU监控的环境约束

    执行以下命令,查看安装结果。 lspci -d 10de: 图1 安装结果 GPU指标采集需要依赖以下驱动文件,请检查环境中对应的驱动文件是否存在。如果驱动未安装,可参见(推荐)GPU加速型实例自动安装GPU驱动(Linux)。 Linux驱动文件 nvmlUbuntuNvidiaLibraryPath

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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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  • ECS是否支持切换虚拟私有云?

    E CS 是否支持切换虚拟私有云? 支持。 您可以在 弹性云服务器 界面的操作列单击“切换VPC”进行切换。 具体注意事项及操作步骤请参考:切换虚拟私有云。 父主题: 虚拟私有云与子网类

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  • 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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