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 更多内容
  • 使用Kubernetes默认GPU调度

    通过nvidia.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。 使用nvidia.com/gpu参数指定GPU数量时,re

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  • Horovod/MPI/MindSpore-GPU

    Horovod/MPI/MindSpore-GPU ModelArts训练服务支持了多种AI引擎,并对不同的引擎提供了针对性适配,用户在使用这些引擎进行模型训练时,训练的算法代码也需要做相应适配,本文讲解了使用Horovod/MPI/MindSpore-GPU引擎所需要做的代码适配。 Hor

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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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  • 快速入门

    如果GPU驱动安装失败或失效,请手动安装GPU驱动,详细内容,请参见(推荐)GPU加速型实例使用脚本安装GPU驱动(Linux)或(推荐)GPU加速型实例使用脚本安装GPU驱动(Windows)。 (可选)设置“安全防护”。 选择部分操作系统的公共镜像时,系统推荐您配套使用主机安全服务(Host Security

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  • 实例

    选择E CS 计费模式 购买ECS 登录Windows ECS 登录Linux ECS 管理GPU加速型ECS的GPU驱动 管理ECS配置信息 变更ECS规格(vCPU和内存) 变更ECS操作系统 查看弹性 云服务器 信息

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  • 配置云服务器

    (可选)备份镜像 封装镜像后,云服务器关机再开机,会解封装,无法直接使用。需要重新进行云服务器配置及封装。如有需要,可在封装镜像前,将云服务器进行备份。 在云服务器列表页面,找到已配置完成的云服务器,选择“更多 > 关机”,关闭云服务器。 等待云服务器关机后,选择“更多 > 镜像/备份

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  • GPU A系列裸金属服务器没有任务,GPU被占用问题

    GPU A系列裸金属服务器没有任务,GPU被占用问题 问题现象 服务器没有任务,但GPU显示被占用。 图1 显卡运行状态 处理方法 nvidia-smi -pm 1 父主题: FAQ

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  • 登录前准备类

    登录前准备类 云服务器登录前的准备工作有哪些? 远程登录时需要输入的账号和密码是多少? 远程登录忘记密码,怎么办? 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 启动弹性云服务器时卡在“Waiting for cloudResetPwdAgent” 父主题: 登录与连接

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  • Serverless GPU使用介绍

    Serverless GPU使用介绍 概述 应用场景 父主题: GPU函数管理

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  • 准备GPU虚拟化资源

    1及以上版本 gpu-device-plugin插件:2.0.0及以上版本 步骤一:纳管并标记GPU节点 如果您的集群中已有符合基础规划的GPU节点,您可以跳过此步骤。 在集群中纳管支持GPU虚拟化的节点,具体操作步骤请参见纳管节点。 纳管成功后,给对应支持GPU虚拟化节点打上“accelerator:

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  • 创建GPU虚拟化应用

    创建GPU虚拟化应用 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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  • 监控GPU虚拟化资源

    监控GPU虚拟化资源 本章介绍如何在UCS控制台界面查看GPU虚拟化资源的全局监控指标。 前提条件 完成GPU虚拟化资源准备。 当前本地集群内存在节点开启GPU虚拟化能力。 当前本地集群开启了监控能力。 GPU虚拟化监控 登录UCS控制台,在左侧导航栏选择“容器智能分析”。 选择

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  • 购买云服务器

    购买云服务器 操作场景 一台云服务器同一时刻可以为最多8个终端提供业务体验,当用户数增多,云服务器数量不能满足业务需求时,您可以购买云服务器,实现多个用户在同一时间接入应用。 新购买的云服务器GPU加速型,用于部署应用,提供计算、图形渲染等功能。 操作步骤 登录控制台,在服务列表中选择“计算

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  • 使用限制

    使用限制 弹性伸缩服务自动创建的云服务器不会调度到专属主机上,但是对专属主机上创建的云服务器手动添加到弹性伸缩组不做功能限制。 只支持按需付费的公共云服务器迁移到专属主机上。 带本地盘、GPU等特殊云服务器不支持在专属主机之间以及公共池与专属主机之间迁移。

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  • 如何处理infoROM错误

    如何处理infoROM错误 问题描述 Linux操作系统的云服务器在执行nvidia-smi命令报错“WARNING:infoROM is corrupted at gpu 0000:00:0D.0”,并且用户业务已经受到影响。 问题原因 健全性检查没有通过,GPU驱动程序不会使用或信任其内容(某些内容未被使用)。

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  • 最新动态

    通用计算增强型 2 新增API:查询云服务器组列表、查询云服务器组详情 新增API:查询云服务器组列表、查询云服务器组详情。 商用 查询云服务器组列表 查询云服务器组详情 3 控制台云服务器列表页上线帮助面板 控制台云服务器列表页上线帮助面板,通过帮助面板可以获取云服务器的相关操作指导。 - -

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  • Step1 准备Docker机器并配置环境信息

    申请一台弹性云服务器并购买弹性公网IP,并在准备好的机器上安装必要的软件。 ModelArts提供了ubuntu系统的脚本,方便安装docker。 本地Linux机器的操作等同ECS服务器上的操作,请参考本案例。 创建ECS服务器 登录ECS控制台,购买弹性云服务器,镜像选择公共镜像,推荐使用ubuntu18

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  • 监控指标说明

    弹性伸缩组 1分钟 gpu_usage_gpu (Agent)GPU使用率 该指标用于统计弹性伸缩组的(Agent)GPU使用率,以百分比为单位。 计算公式:伸缩组中的所有云服务器(Agent)GPU使用率之和/伸缩组实例数 单位:百分比 0-100% 弹性伸缩组 1分钟 gpu_usage_mem

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  • 设置告警规则

    关键参数如下,更多配置参数信息,请参见创建告警规则和通知: 告警名称:系统会随机产生一个名称,也可以进行修改。 资源类型:弹性云服务器 维度:云服务器 如果为GPU加速型实例创建告警规则,“维度”选择“云服务器-GPU”。 监控范围:告警规则适用的资源范围,可选择全部资源、资源分组或指定资源。 触发规则:根据需

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  • 应用场景

    程制图。 推荐使用GPU加速型弹性云服务器,基于NVIDIA Tesla M60硬件虚拟化技术,提供较为经济的图形加速能力。能够支持DirectX、OpenGL,可以提供最大显存1GiB、分辨率为4096×2160的图形图像处理能力。 更多信息,请参见GPU加速型。 数据分析 处

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