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云服务器能耗 更多内容
  • 安装并配置GPU驱动

    安装并配置GPU驱动 背景信息 对于使用GPU的边缘节点,在纳管边缘节点前,需要安装并配置GPU驱动。 IEF当前支持Nvidia Tesla系列P4、P40、T4等型号GPU,支持CUDA Toolkit 8.0至10.0版本对应的驱动。 操作步骤 安装GPU驱动。 下载GPU驱动,推荐驱动链接:

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 安装并配置GPU驱动

    安装并配置GPU驱动 背景信息 对于使用GPU的边缘节点,在纳管边缘节点前,需要安装并配置GPU驱动。 IEF当前支持Nvidia Tesla系列P4、P40、T4等型号GPU,支持CUDA Toolkit 8.0至10.0版本对应的驱动。 操作步骤 安装GPU驱动。 下载GPU驱动,推荐驱动链接:

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • GPU实例故障处理流程

    GPU实例故障处理流程 GPU实例故障处理流程如图1所示,对应的操作方法如下: CES监控事件通知:配置GPU的CES监控后会产生故障事件通知。 故障信息收集:可使用GPU故障信息收集脚本一键收集,也可参考故障信息收集执行命令行收集。 GPU实例故障分类列表:根据错误信息在故障分类列表中识别故障类型。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • GPU节点驱动版本

    GPU节点驱动版本 选择GPU节点驱动版本 CCE推荐的GPU驱动版本列表 手动更新GPU节点驱动版本 通过节点池升级节点的GPU驱动版本 父主题: GPU调度

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 使用GPU虚拟化

    单个GPU卡最多虚拟化成20个GPU虚拟设备。 使用GPU虚拟化后,不支持init容器。 GPU虚拟化支持显存隔离、显存与算力隔离两种隔离模式。单个GPU卡仅支持调度同一种隔离模式的工作负载。 使用GPU虚拟化后,不支持使用Autoscaler插件自动扩缩容GPU虚拟化节点。 XGPU服务的隔离功能不支持以UVM的方式申请显存,即调用CUDA

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 如何为CVR新建委托?

    为保证VR云渲游平台的正常使用,创建GPU 云服务器 时需要建立委托关系,将CES Administrator和OBS OperateAccess的权限委托给E CS 。委托成功后,用户可以通过VR云渲游平台动态监控GPU 服务器 的运行状态,并通过GPU云服务器下载OBS桶内的应用。 执行如下操作前,请确认您已进入“VR云渲游平台

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 步骤三:集群与应用创建

    单击“下一步:添加云服务器”。 根据界面提示填写待添加GPU加速云服务器参数,该云服务器用于部署应用,提供计算、图形实时渲染等功能。 表3 添加VR云服务器参数说明 参数 说明 取值样例 部署云服务器 选择用于部署应用的云服务器。 新建:购买新的GPU加速云服务器。 纳管:将在E

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 查询规格详情和规格扩展信息列表

    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

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • P1型云服务器如何安装NVIDIA驱动?

    multi-user.target 执行以下命令,重启弹性云服务器。 reboot (可选)安装GPU驱动。 您可以使用CUDA Toolkit安装包中自带的GPU驱动,或者单独下载配套的GPU驱动版本。如无特殊要求,推荐您安装前提条件中提供的GPU驱动版本“NVIDIA-Linux-x86_64-375

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 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

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • GPU实例启动异常,查看系统日志发现NVIDIA驱动空指针访问怎么办?

    GPU实例启动异常,查看系统日志发现NVIDIA驱动空指针访问怎么办? 问题描述 GPU实例启动异常,检查系统日志,发现NVIDIA驱动空指针访问。如图1所示。 图1 NVIDIA驱动空指针访问 可能原因 GPU驱动异常。 处理方法 卸载驱动。 方法1:执行nvidia-uninstall命令,卸载驱动。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 弹性云服务器关机后还会计费吗?

    基于专属资源或边缘可用区创建的实例,基础资源(vCPU、内存)仍会保留。 镜像 不计费 资源保留,不计费,不进行处理。 GPU 不计费 不含本地盘的“GPU加速型”实例,关机后GPU资源不再保留。 云硬盘(系统盘和数据盘) 计费 不受关机影响,仍然按资源计费原则正常计费。 带宽 计费 特殊实例 特殊实例包括:

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 弹性云服务器关机后还会计费吗?

    基于专属资源或边缘可用区创建的实例,基础资源(vCPU、内存)仍会保留。 镜像 不计费 资源保留,不计费,不进行处理。 GPU 不计费 不含本地盘的“GPU加速型”实例,关机后GPU资源不再保留。 云硬盘(系统盘和数据盘) 计费 不受关机影响,仍然按资源计费原则正常计费。 带宽 计费 特殊实例 特殊实例包括:

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 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

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 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

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • CCE AI套件(NVIDIA GPU)

    /nvidia-smi 若能正常返回GPU信息,说明设备可用,插件安装成功。 GPU驱动支持列表 当前GPU驱动支持列表仅针对1.2.28及以上版本的GPU插件。 如果您需要安装最新版本的GPU驱动,请将您的GPU插件升级到最新版本。 表1 GPU驱动支持列表 GPU型号 支持集群类型 机型规格

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 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

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 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。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 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。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • gpu-device-plugin

    安装nvidia-fabricmanager服务 A100/A800 GPU支持 NvLink & NvSwitch,若您使用多GPU卡的机型,需额外安装与驱动版本对应的nvidia-fabricmanager服务使GPU卡间能够互联,否则可能无法正常使用GPU实例。 本文以驱动版本470.103

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 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

    来自:帮助中心

    查看更多 →

共105条
看了本文的人还看了