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计算加速 更多内容
  • 弹性云服务器关机后还会计费吗?

    基于专属资源或边缘可用区创建的实例,基础资源(vCPU、内存)仍会保留。 镜像 不计费 资源保留,不计费,不进行处理。 GPU 不计费 不含本地盘的“GPU加速型”实例,关机后GPU资源不再保留。 云硬盘(系统盘和数据盘) 计费 不受关机影响,仍然按资源计费原则正常计费。 带宽 计费 不受关机影响,固定带宽仍然按资源计费原则正常计费。

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  • x86 V5实例(CPU采用Intel Skylake架构)

    DDR4 RAM (GB) 无 2 x 2*10GE + SDI卡 GPU加速型 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。特别适合于深度学习、科学计算、CAE、3D动画渲染、CAD等应用。 表5 GPU加速型规格详情 规格名称/ID CPU 内存 本地磁盘 扩展配置

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  • 计算增值服务

    计算增值服务 鲲鹏计算移植专家服务 鲲鹏全栈调优支持服务 鲲鹏工程师培训及认证服务 鲲鹏工程师进阶培训及认证服务 鲲鹏人才培养专家进阶服务 鲲鹏物理资源服务 父主题: 上云与实施

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  • GPU监控指标说明

    Gauge % GPU进程 GPU各进程编码使用率 - cce_gpu_decoder_utilization_process Gauge % GPU进程 GPU各进程解码使用率 - 内存指标 cce_gpu_memory_used Gauge bytes GPUGPU显存使用量 说明:

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  • 使用Kubeflow和Volcano实现典型AI训练任务

    时间。 Volcano批量调度系统:加速AI计算的利器 Volcano是一款构建于Kubernetes之上的增强型高性能计算任务批量处理系统。作为一个面向高性能计算场景的平台,它弥补了Kubernetes在机器学习、深度学习、HPC、大数据计算等场景下的基本能力缺失,其中包括ga

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  • Lite Server使用流程

    应的裸金属 服务器 ,后续挂载磁盘、绑定弹性网络IP等操作可在BMS服务控制台上完成。 更多裸金属服务器的介绍请见裸金属服务器 BMS。 xPU xPU泛指GPU和NPU。 GPU,即图形处理器,主要用于加速深度学习模型的训练和推理。 NPU,即神经网络处理器,是专门为加速神经网络计

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  • 删除集群

    集群的状态为“运行中”、“变更失败”、“删除失败”。 集群中没有应用、且没有GPU加速 云服务器 。 如果集群中显示的资源不为0,请先删除应用。具体操作请参见删除应用。 操作步骤 登录控制台,在服务列表中选择“计算 > VR云渲游平台”。 在左侧导航栏,选择“集群管理”。 单击右上角的“删除”,并单击“是”,删除集群。

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  • 升级负载

    页面,单击右上角“升级”。 修改Pod规格。 您可以选择使用GPU(只能在GPU型命名空间下)或不使用GPU。 当前提供3种类型的Pod,包括通用计算型(通用计算型命名空间下使用)、RDMA加速型和GPU加速型(GPU型命名空间下使用)。具体的规格信息请参考约束与限制中的“Pod规格”。

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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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  • 注册专业版节点(KubeEdge)

    选择可部署节点。 AI加速卡 未搭载:边缘节点未使用AI加速卡时选择。 AI加速卡:支持昇腾310芯片的设备(如Atlas 300AI加速卡或Atlas 500智能小站),如果使用昇腾310芯片,请选择“AI加速卡”。 Nvidia GPU:如果您的边缘节点搭载了Nvidia GPU显卡,请选择“Nvidia

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  • 约束限制

    一个Pod内最多支持5个容器 Pod中所有容器和InitContainer(启动容器)规格中的request和limit相等 详情请参见Pod规格计算方式。 GPU加速型Pod提供NVIDIA TeslaV100 32G显卡、NVIDIA TeslaV100 16G显卡和NVIDIA Tesla T4显卡,具体的规格有如下所示。

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  • 目标集群资源规划

    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。仅支持1.11及以上版本集群添加GPU加速型节点。 高性能计算型:实例提供具有更稳定、超高性能计算性能的实例,可以用于超高性能计算能力、高吞吐量的工作负载场景,例如科学计算。 通用计

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  • 资源和成本规划

    EIP费用: 1个 | 静态BGP 初始1,根据项目增加 包周期 必选 516 弹性云服务器(AI) E CS 规格: X86计算 | GPU加速型 | g6.xlarge.4 | 4核 | 16GB | 加速卡:1 * NVIDIA T4 / 1 * 16G | 归属私有子网 镜像: Ubuntu

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  • p2服务器安装NVIDIA GPU驱动和CUDA工具包

    p2服务器安装NVIDIA GPU驱动和CUDA工具包 操作场景 GPU加速型p2(physical.p2.large规格)裸金属服务器创建成功后,需安装NVIDIA GPU驱动和CUDA工具包,从而实现计算加速功能。 前提条件 已绑定弹性公网IP。 已下载对应操作系统所需驱动的安装包。

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  • 快速入门

    namespace.kubernetes.io/flavor:命名空间的类型,当前支持GPU加速型(gpu-accelerated)和通用计算型(general-computing)。GPU加速型命名空间中可以使用GPU显卡。 调用创建Network接口创建网络,与VPC与子网关联。 {

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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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  • 按需计费

    购买按需计费的GPU加速型、AI加速型、鲲鹏AI加速型等规格的弹性云服务器实例时,华为云根据用户等级和历史使用情况可能会冻结一定的保证金,资源释放时自动解冻保证金。更多信息,请参见保证金。 计费样例 ECS的“按需计费”是秒级计费,ECS产品价格详情中标出了每小时价格,您可以将每小时价格除以3600,即得到每秒价格。

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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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  • 使用GPU虚拟化

    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。 v1.27及以下的集群中,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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  • 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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