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虚拟化 更多内容
  • GPU虚拟化

    GPU虚拟化 GPU虚拟化概述 准备GPU虚拟化资源 使用GPU虚拟化 兼容Kubernetes默认GPU调度模式 父主题: GPU调度

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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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  • 使用GPU虚拟化

    设备。 init容器不支持使用GPU虚拟化资源。 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

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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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  • GPU虚拟化节点弹性伸缩配置

    在“GPU配置”中找到“节点池配置”,并选择新增的目标节点池。 参考准备GPU虚拟化资源,选择满足GPU虚拟化要求的驱动,并开启支持GPU虚拟化。 图1 异构资源配置 单击“确认配置”进行保存。 步骤三:创建GPU虚拟化负载并扩容 参考使用GPU虚拟化章节,创建使用GPU虚拟化

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  • 数据结构(查询规格详情)

    String 显卡是否直通。 值为“true”,表示GPU直通。 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GPU直通。 如果该规格的 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”。

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  • GPU加速型

    计算加速型P2vs 计算加速型P2s(主售) 计算加速型P2v 计算加速型P1 推理加速型Pi2(主售) 推理加速型Pi1 相关操作链接: 适用于GPU加速实例的镜像列表 GPU加速型实例安装GRID驱动 GPU加速型实例安装Tesla驱动及CUDA工具包 表1 GPU加速实例总览 类别 实例

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  • 镜像属性

    ,则值为true,否则无需增加该属性。 __support_xen_gpu_type String 表示该镜像是支持XEN虚拟化平台下的GPU优化类型。镜像操作系统类型请参考表2。如果不支持XEN虚拟化GPU类型,无需添加该属性。该属性与“__support_xen”和“__support_kvm”属性不共存。

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  • 查询规格详情和规格扩展信息列表

    String 显卡是否直通。 值为“true”,表示GPU直通。 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”。

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  • 查询中心镜像列表

    如果镜像支持XEN,取值为true,否则无需增加该属性。 __support_xen_gpu_type 否 String 表示该镜像是支持XEN虚拟化平台下的GPU优化类型。如果不支持XEN虚拟化GPU类型,无需添加该属性。该属性与“__support_xen”和“__support_kvm”属性不共存。

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  • 节点规格说明

    2 KVM GPU加速GPU加速云服务器GPU Accelerated Cloud Server,GA CS )能够提供强大的浮点计算能力,从容应对高实时、高并发的海量计算场景。 GPU加速云服务器包括G系列和P系列两类。其中: G系列:图形加速型弹性云服务器,适合于3D动画渲染、CAD等。

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  • 更新镜像信息

    支持高性能计算。 __support_xen_gpu_type:支持xen虚拟化gpu类型。 __support_kvm_gpu_type:支持kvm虚拟化gpu类型。 __support_xen_hana:如果镜像支持XEN虚拟化下HANA类型,取值为true。否则,无需添加该

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  • GPU调度概述

    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。 GPU虚拟化功能优势如下: 灵活:精细配置GPU算力占比及显存大

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  • 创建GPU应用

    创建GPU应用 本文介绍如何使用GPU虚拟化能力实现算力和显存隔离,高效利用GPU设备资源。 前提条件 已完成GPU虚拟化资源准备。 如果您需要通过命令行创建,需要使用kubectl连接到集群,详情请参见通过kubectl连接集群。 约束与限制 init容器不支持进行GPU虚拟化

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  • 按条件查询租户镜像标签列表

    算性能,则值为true,否则无需增加该属性。 __support_xen_gpu_type 否 String 表示该镜像是支持XEN虚拟化平台下的GPU优化类型,取值参考表2。如果不支持XEN虚拟化GPU类型,无需添加该属性。该属性与“__support_xen”和“__support_kvm”属性不共存。

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  • 兼容Kubernetes默认GPU调度模式

    兼容Kubernetes默认GPU调度模式 开启GPU虚拟化后,默认该GPU节点不再支持使用Kubernetes默认GPU调度模式的工作负载,即不再支持使用nvidia.com/gpu资源的工作负载。如果您在集群中已使用nvidia.com/gpu资源的工作负载,可在gpu-device-p

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  • XGPU视图

    个 每个节点的GPU虚拟化设备数量 节点-XGPU设备显存分配量 字节 每个节点上的GPU虚拟化设备显存总量 GPU卡-XGPU设备显存使用率 百分比 每张GPU卡上的GPU虚拟化设备显存使用率 计算公式:显卡上所有XGPU设备的显存使用量之和 / 显卡显存总量 GPU卡-XGPU设备显存分配量

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  • 怎样查看GPU加速型云服务器的GPU使用率?

    怎样查看GPU加速云服务器GPU使用率? 问题描述 Windows Server 2012和Windows Server 2016操作系统的GPU加速云服务器无法从任务管理器查看GPU使用率。 本节操作介绍了两种查看GPU使用率的方法,方法一是在cmd窗口执行命令查看GPU使用

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  • 监控GPU资源指标

    cce_gpu_memory_used GPUGPU显存使用量 cce_gpu_memory_total GPUGPU显存总量 cce_gpu_memory_free GPUGPU显存空闲量 cce_gpu_bar1_memory_used GPUGPU bar1

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  • 查询镜像列表

    __support_xen_gpu_type String 表示该镜像是支持XEN虚拟化平台下的GPU优化类型,取值参考表2。如果不支持XEN虚拟化GPU类型,无需添加该属性。该属性与“__support_xen”和“__support_kvm”属性不共存。 __support_kvm_gpu_type

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  • 相关参数取值列表

    64bit __support_xen_gpu_type取值 表2 镜像支持的GPU类型说明 支持GPU类型(__support_xen_gpu_type) 说明 M60_vGPU 表示镜像内部安装了M60显卡的硬件虚拟化驱动,支持的云服务器规格为g1.xlarge、g1.2xlarge等。

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