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并行计算云服务器 更多内容
  • 监控GPU资源

    监控GPU资源 本章介绍如何在U CS 控制台界面查看GPU资源的全局监控指标。 前提条件 完成GPU资源准备。 当前本地集群已创建GPU资源。 当前本地集群开启了监控能力。 GPU监控 登录UCS控制台,在左侧导航栏选择“容器智能分析”。 选择对应的集群并开启监控,详细操作请参照集群开启监控。

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  • 创建GPU应用

    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。 指定nvidia.com/gpu后,在调度时不会将负载调

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  • 管理GPU加速型ECS的GPU驱动

    管理GPU加速型ECS的GPU驱动 GPU驱动概述 Tesla驱动及CUDA工具包获取方式 (推荐)自动安装GPU加速型ECS的GPU驱动(Linux) (推荐)自动安装GPU加速型ECS的GPU驱动(Windows) 手动安装GPU加速型ECS的GRID驱动 手动安装GPU加速型ECS的Tesla驱动

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  • 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加速云服务器出现NVIDIA内核崩溃,如何解决?

    GPU加速云服务器 出现NVIDIA内核崩溃,如何解决? 问题描述 GPU加速 云服务器 在运行过程中发生crash,重启 服务器 后检查日志,发现没有打印NVIDIA驱动堆栈日志。 图1 堆栈日志信息 可能原因 云服务器在运行过程中遇到NVIDIA官方驱动bug,导致云服务器内核崩溃。

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  • (推荐)自动安装GPU加速型ECS的GPU驱动(Linux)

    (推荐)自动安装GPU加速型ECS的GPU驱动(Linux) 操作场景 在使用GPU加速型实例时,需确保实例已安装GPU驱动,否则无法获得相应的GPU加速能力。 本节内容介绍如何在GPU加速型Linux实例上通过脚本自动安装GPU驱动。 使用须知 本操作仅支持Linux操作系统。

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  • 弹性云服务器支持的操作系统监控指标(安装Agent)

    采集方式(Windows):通过调用GPU卡的nvml.dll库获取。 0-100% 云服务器 云服务器 - GPU 1分钟 gpu_usage_gpu (Agent) GPU使用率 该指标用于统计测量对象当前的GPU使用率。 单位:百分比 采集方式(Linux):通过调用GPU卡的libnvidia-ml

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  • 安装GPU指标集成插件

    暂不支持CCE纳管后的GPU加速型实例。 前提条件 已安装GPU驱动,未安装lspci工具的云服务器影响GPU掉卡事件的上报。 如果您的弹性云服务器未安装GPU驱动,请参见GPU驱动概述安装GPU驱动。 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

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  • 如何进行VR头显空间设置?

    对于使用第三方VR运行环境(如SteamVR)的用户,GPU云服务器创建完成或重启后,建议用户在连接头显设备前先进行房间设置,即登录GPU云服务器配置环境,包括设置默认身高等操作。 前提条件 已在VR云渲游平台成功创建应用。 创建的GPU加速云服务器为“闲置”状态。 操作步骤 获取GPU云服务器的弹性公网IP。

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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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  • 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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  • 选择GPU节点驱动版本

    选择GPU节点驱动版本 使用GPU加速云服务器时,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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  • 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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  • GPU驱动不可用

    方法一:重新启动,选择安装GPU驱动时的内核版本,即可使用GPU驱动。 在云服务器操作列下单击“远程登录 > 立即登录”。 单击远程登录操作面板上方的“发送CtrlAltDel”按钮,重启虚拟机。 然后快速刷新页面,按上下键,阻止系统继续启动,选择安装GPU驱动时的内核版本进入系统

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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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  • (推荐)自动安装GPU加速型ECS的GPU驱动(Windows)

    (推荐)自动安装GPU加速型ECS的GPU驱动(Windows) 操作场景 在使用GPU加速型实例时,需确保实例已安装GPU驱动,否则无法获得相应的GPU加速能力。 本节内容介绍如何在GPU加速型Windows实例上通过脚本自动安装GPU驱动。 使用须知 如果GPU加速型实例已安装G

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  • 渲染节点调度

    ,4k。 默认值:1080p。 gpu_ip_type 否 String 分配给设备使用的GPU云服务器的IP类型。 public:表示响应的gpu_ip的IP地址为公网,适用于使用公网连接设备与云服务器的场景。 private: 表示响应的gpu_ip的IP地址为私网,适用于使

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  • Ubuntu系列弹性云服务器如何安装图形化界面?

    执行reboot命令,重启服务器。 (可选)GPU加速型弹性云服务器结果验证 对于GPU加速型弹性云服务器,在安装完图形化界面后,可通过如下操作验证驱动是否正常工作。 登录管理控制台。 为弹性云服务器配置安全组。 单击弹性云服务器名称,查看弹性云服务器详情,在弹性云服务器详情页面,选择“安全组”。

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