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云服务器怎么使用 更多内容
  • 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 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

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • GPU函数管理

    GPU函数管理 Serverless GPU使用介绍 部署方式 函数模式

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • GPU故障处理

    GPU故障处理 前提条件 如需将GPU事件同步上报至AOM,集群中需安装云原生日志采集插件,您可前往AOM服务查看GPU插件隔离事件。 GPU插件隔离事件 当GPU显卡出现异常时,系统会将出现问题的GPU设备进行隔离,详细事件如表1所示。 表1 GPU插件隔离事件 事件原因 详细信息

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • GPU驱动概述

    GPU驱动概述 GPU驱动概述 在使用GPU加速型实例前,请确保实例已安装GPU驱动以获得相应的GPU加速能力。 GPU加速型实例支持两种类型的驱动:GRID驱动和Tesla驱动。 当前已支持使用自动化脚本安装GPU驱动,建议优先使用自动安装方式,脚本获取以及安装指导请参考(推荐

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 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

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 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”。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 监控弹性云服务器

    弹性云服务器当前支持的基础监控指标 弹性云服务器操作系统监控的监控指标(安装Agent) 弹性云服务器进程监控的监控指标(安装Agent) GPU加速型实例安装GPU监控插件(Linux,公测) 如何自定义弹性云服务器告警规则 如何查看弹性云服务器运行状态进行日常监控 一键告警 弹性云服务器运行在物理机上,虽

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 渲染节点调度

    String GPU云服务器传给设备的画面分辨率(该参数仅对3D应用生效)。 允许输入480p,540p,720p,1080p,2k,4k。 默认值:1080p。 gpu_ip_type 否 String 分配给设备使用GPU云服务器的IP类型。 public:表示响应的gpu_ip的

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • Landing Zone服务怎么使用?

    Landing Zone服务怎么使用? 客户申请购买服务并进行预付费后激活服务,进入交付阶段。 父主题: 关于服务交付

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • VR云渲游平台与其他服务的关系

    云渲游平台使用统一身份认证服务实现认证和鉴权功能。 GPU加速云服务器 GA CS GPU加速云服务器GPU Accelerated Cloud Server, GACS)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。您可以在创建时选择相应规格的GPU加速型云服务器。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 使用整机镜像创建云服务器速度很慢,怎么办?

    作如下: 场景一:制作整机镜像时使用云服务器备份,其对应的云服务器(即原始云服务器)还存在 此时,使用云服务器创建云备份,并使用云备份制作整机镜像。制作出来的新整机镜像,支持快速创建弹性云服务器功能。 备份云服务器的操作,请参见创建云服务器备份。 制作整机镜像的操作,请参见通过云备份创建整机镜像。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 如何进行VR头显空间设置?

    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。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 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。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 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)GPU加速型实例自动安装GPU驱动(Linux) (推荐)GPU加速型实例自动安装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

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 添加云服务器

    在应用列表中,查看需添加云服务器的应用,单击“添加云服务器”。 图1 添加云服务器 添加云服务器。 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ECS页面创建的GPU加速云服务器纳入到VR云渲游平台管理。 支持纳管的云服务器必须满足以下条件:

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • GPU设备检查

    检查节点是否存在gpu设备,gpu驱动是否安装且运行正常。edgectl check gpu无检查节点GPU设备:检查成功返回结果:检查失败返回结果:检查失败时,会打印错误码,用户可以根据错误码在所提供的文档链接中获取相应的帮忙。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • GPU视图

    每个节点的显存使用率 计算公式:节点上容器显存使用总量/节点上显存总量 GPU卡-显存使用量 字节 每张GPU的显存使用量 计算公式:显卡上容器显存使用总量/显卡的显存总量 GPU卡-算力使用率 百分比 每张GPU卡的算力使用率 计算公式:显卡上容器算力使用总量/显卡的算力总量 GPU卡-温度

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 使用UEFI启动方式的镜像创建云服务器,云服务器启动异常怎么办?

    使用UEFI启动方式的镜像创建云服务器云服务器启动异常怎么办? 问题描述 使用UEFI启动方式的私有镜像,创建弹性云服务器。创建成功后,云服务器无法正常启动。 可能原因 镜像的操作系统是UEFI启动方式,但是镜像属性中未添加uefi属性。 处理方法 删除启动异常的弹性云服务器

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 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

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 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

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 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加速云服务器,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。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

共105条
看了本文的人还看了