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云服务器原理 更多内容
  • GPU虚拟化概述

    GPU虚拟化概述 U CS On Premises GPU采用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,可以完全由用户定义使用的GPU数量,提高GPU利用率。

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  • 迁移作业原理

    迁移作业原理 数据迁移模型 CDM 数据迁移时,简化的迁移模型如图1所示。 图1 CDM数据迁移模型 CDM通过数据迁移作业,将源端数据迁移到目的端数据源中。其中,主要运行逻辑如下: 数据迁移作业提交运行后,CDM会根据作业配置中的“抽取并发数”参数,将每个作业拆分为多个Task,即作业分片。

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  • 基本原理

    基本原理 通常UDP Flood的防御方式有两种,一种是动态指纹学习,一种是UDP限流,前者可能会将正常的业务载荷学习成攻击指纹,容易造成误杀,后者会将正常流量和攻击流量一起进行阻断,影响您的正常业务使用。 图1 设备防护原理图 如图2所示,华为云解决方案通过在UDP报文中增加水

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  • 备份原理及方案

    会自动对上一次全量备份或增量备份后更新的数据进行备份。 备份原理 单机实例 采用单个数据库节点部署架构。与主流的主备实例相比,它只包含一个节点,但具有高性价比。备份触发后,从主库备份数据并以压缩包的形式存储在对象存储服务上,不会占用实例的磁盘空间。 主备实例 采用一主一备的经典高

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  • 备份原理及方案

    分钟对上一次全量备份,或增量备份后更新的数据进行备份。 备份原理 单机实例 采用单个数据库节点部署架构。与主流的主备实例相比,它只包含一个节点,但具有高性价比。备份触发后,从主库备份数据并以压缩包的形式存储在对象存储服务上,不会占用实例的磁盘空间。 主备实例 采用一主一备的经典高

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  • 增量迁移原理介绍

    增量迁移原理介绍 文件增量迁移 关系数据库增量迁移 HBase/CloudTable增量迁移 MongoDB/DDS增量迁移 父主题: 进阶实践

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  • Hive CBO原理介绍

    Hive CBO原理介绍 Hive CBO原理介绍 CBO,全称是Cost Based Optimization,即基于代价的优化器。 其优化目标是: 在编译阶段,根据查询语句中涉及到的表和查询条件,计算出产生中间结果少的高效join顺序,从而减少查询时间和资源消耗。 Hive中实现CBO的总体过程如下:

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  • 背景和原理(对象)

    背景和原理(对象) AstroZero提供的数据对象(Object)定义功能,对应传统方式开发业务系统中的创建数据库表。每个Object对应一张数据库表,用于保存业务系统需要的配置数据和业务数据。 对象用于存储组织或者业务特有的数据,可理解为数据库中的数据表(逻辑表,系统实际存储

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  • 迁移作业原理

    迁移作业原理 数据迁移模型 CDM数据迁移时,简化的迁移模型如图1所示。 图1 CDM数据迁移模型 CDM通过数据迁移作业,将源端数据迁移到目的端数据源中。其中,主要运行逻辑如下: 数据迁移作业提交运行后,CDM会根据作业配置中的“抽取并发数”参数,将每个作业拆分为多个Task,即作业分片。

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  • 备份原理及方案

    增量备份:即WAL备份。RDS系统自动每5分钟做一次增量备份。 备份原理 单机实例 采用单个数据库节点部署架构。与主流的主备实例相比,它只包含一个节点,但具有高性价比。备份触发后,从主库备份数据并以压缩包的形式存储在对象存储服务上,不会占用实例的磁盘空间。 主备实例 采用一主一备的经典高

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  • 备份原理及方案

    正常现象。但最终的备份文件将以压缩包的形式存储在对象存储服务(OBS)中,不会占用实例的磁盘空间。 图2 副本集备份原理图 单节点实例 单节点的备份是在仅有的一个节点上进行的,最终的备份文件将以压缩包的形式存储在对象存储服务(OBS)中,不会占用实例的磁盘空间。 单节点的备份基于

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  • 节点伸缩原理

    节点伸缩原理 HPA是针对Pod级别的,可以根据负载指标动态调整副本数量,但是如果集群的资源不足,新的副本无法运行的情况下,就只能对集群进行扩容。 CCE集群弹性引擎是Kubernetes提供的集群节点弹性伸缩组件,根据Pod调度状态及资源使用情况对集群的节点进行自动扩容缩容,同

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  • T4 GPU设备显示异常

    T4 GPU设备显示异常 问题描述 使用NVIDIA Tesla T4 GPU 云服务器 ,例如Pi2或G6规格,执行nvidia-smi命令查看GPU使用情况时,显示如下: No devices were found 原因分析 NVIDIA Tesla T4 GPU是NVIDIA的新版本,默认使用并开启GSP

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  • 手动安装GPU加速型ECS的Tesla驱动

    手动安装GPU加速型ECS的Tesla驱动 操作场景 GPU加速 服务器 ,需要安装Tesla驱动和CUDA工具包以实现计算加速功能。 使用公共镜像创建的计算加速型(P系列)实例默认已安装特定版本的Tesla驱动。 使用私有镜像创建的GPU加速云服务器,需在创建完成后安装Tesla驱动,否则无法实现计算加速功能。

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  • 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

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  • 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

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  • 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。

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  • 设备孪生工作原理

    同步到云端。 EventBus:与MQTT服务器交互的客户端,为其他组件提供订阅和发布消息的功能。 MQTT broker:MQTT服务器。 图1 终端设备管理 终端设备、边缘节点、IEF通信的过程中,设备孪生(DeviceTwin)起到了一个非常重要的作用,设备孪生保持设备的动

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  • 设备孪生工作原理

    同步到云端。 EventBus:与MQTT服务器交互的客户端,为其他组件提供订阅和发布消息的功能。 MQTT broker:MQTT服务器。 图1 终端设备管理 终端设备、边缘节点、IEF通信的过程中,设备孪生(DeviceTwin)起到了一个非常重要的作用,设备孪生保持设备的动

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  • 背景与原理(BPM)

    背景与原理(BPM) 工单管理模块中的工单场景业务编排是通过AstroZero的流程编排BPM(Business Process Management)功能实现的,通过在前端页面调用BPM完成工单流转,即客服人员创单,派单员派发工单,维修工程师处理工单的全过程。 开发BPM即是对

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  • 增量迁移原理介绍

    增量迁移原理介绍 文件增量迁移 关系数据库增量迁移 HBase/CloudTable增量迁移 MongoDB/DDS增量迁移 父主题: 数据迁移进阶实践

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