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有多大 更多内容
  • 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

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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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  • 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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  • 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:

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  • 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:

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  • 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。

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  • 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

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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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  • 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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  • Horovod/MPI/MindSpore-GPU

    /home/ma-user/user-job-dir/gpu-train/train.py --datasets=obs://modelarts-train-test/gpu-train/data_url_0 Horovod/MPI/MindSpore-GPU框架单机启动命令和分布式启动命令无区别。

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  • 使用限制

    实例类型约束: 对于GPU加速型、FPGA加速云服务器以及C6系列云服务器,不支持使用存储容灾服务。 复制场景 服务器约束 仅支持同一区域不同可用区之间的服务器复制。 不支持裸金属服务器。 不支持以下的服务器创建保护实例。 超大内存:因为绑定IB网络 磁盘增强型Ⅰ(Xen):因为本地盘 磁盘增强型Ⅱ(KVM):因为有本地盘

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  • 最新动态

    能力;配套本地SATA盘,单盘提升到4000GB,最大支持36 × 4000GB本地盘容量。 商用 D6型弹性云服务器 2020年5月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 推荐使用企业主机安全(Host Security Service,HSS)提升云服务器整体安全性

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  • 创建应用

    请确保添加的设备ID不重复。 单击“下一步:添加云服务器”。 添加云服务器。 添加GPU加速云服务器,该云服务器用于部署应用,提供计算、图形实时渲染等功能。 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 CS 页面创建的GPU加速云服务器纳入到VR云渲游平台管理。

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  • Windows ECS登录方式概述

    荐使用MSTSC方式登录 弹性云服务器 。 使用MSTSC方式访问GPU加速型弹性云服务器时,使用WDDM驱动程序模型的GPU将被替换为一个非加速的远程桌面显示驱动程序,造成GPU加速能力无法实现。因此,如果需要使用GPU加速能力,您必须使用不同的远程访问工具,如VNC工具。如果使用

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  • 数据结构(查询规格详情)

    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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  • 异构类实例安装支持对应监控的CES Agent(Windows)

    及上报事件。 如果您的弹性云服务器未安装GPU驱动,可参见(推荐)GPU加速型实例自动安装GPU驱动(Windows)。 安装GPU驱动需使用默认路径。 GPU驱动安装完后,需重启GPU加速型实例,否则可能导致采集GPU指标及上报GPU事件失败。 GPU驱动正常安装后,最多10分

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  • 如何测试头显所在网络质量?

    客户端连接云渲游平台主要分为两种形式:Wifi连接、5G连接。 Wifi连接模式 图1 Wifi连接模式 表1 设备列表 角色 设备型号 CloudVR云服务器 华为云GPU加速云服务器 路由器 支持5G wifi(推荐使用华为5G CPE Pro设备) 带宽 >=80Mbps 表2 Wifi环境 参数 设置

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  • 使用创建时的用户名和密码无法SSH方式登录GPU加速云服务器

    使用创建时的用户名和密码无法SSH方式登录 GPU加速云服务器 处理方法 先使用VNC方式远程登录弹性云服务器,并修改配置文件,然后再使用SSH方式登录。 进入弹性云服务器运行页面,单击“远程登录”。 自动跳转至登录页面,登录root用户,输入密码。 密码为创建弹性云服务器时设置的密码。 在“/et

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