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

 
 

    p4 gpu 更多内容
  • 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

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  • ERROR6203 GPU驱动未启动

    当前节点未启动GPU驱动。GPU驱动未启动。检查GPU当前状态:systemctl status nvidia-drivers-loader若nvidia驱动未启动,则启动nvidia驱动:systemctl start nvidia-drivers-loadersystemctl start nvidia-drivers-loader如

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  • CCE AI套件(NVIDIA GPU)版本发布记录

    适配OS Ubuntu22.04 GPU驱动目录自动挂载优化 1.2.24 v1.19 v1.21 v1.23 v1.25 节点池支持配置GPU驱动版本 支持GPU指标采集 1.2.20 v1.19 v1.21 v1.23 v1.25 设置插件别名为gpu 1.2.17 v1.15 v1

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  • 如何处理GPU掉卡问题

    a1),请继续按照处理方法处理;如果查找不到显卡或者显示状态为rev ff,请根据显卡故障诊断及处理方法进行故障诊断。规格对应显卡数量可以通过GPU加速型查询。 lspci | grep -i nvidia 处理方法 非CCE集群场景,建议尝试自行重装驱动,或升级驱动版本后执行nvidi

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  • 事件级别

    KEY 中文名称 英文名称 level_10 P1 P1 level_20 P2 P2 level_30 P3 P3 level_40 P4 P4 level_50 P5 P5 父主题: 事件相关枚举信息

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  • ERROR6201 无GPU设备

    错误码说明 未检查到当前节点存在GPU设备 可能原因 GPU卡类型不匹配,当前IEF仅支持nvidia的GPU设备 GPU设备节点未检测到 处理措施 非nvidia的GPU卡。 安装IEF软件时,不使能GPU设备,或更换nvidia的GPU卡。 未检测到GPU设备。 尝试重启节点。 父主题:

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  • GPU业务迁移至昇腾训练推理

    GPU业务迁移至昇腾训练推理 ModelArts昇腾迁移调优工具总览 基于LLM模型的GPU训练业务迁移至昇腾指导 GPU训练业务迁移至昇腾的通用指导 基于AIGC模型的GPU推理业务迁移至昇腾指导 GPU推理业务迁移至昇腾的通用指导 基于advisor的昇腾训练性能自助调优指导

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  • GPU插件关键参数检查异常处理

    GPU插件关键参数检查异常处理 检查项内容 检查CCE GPU插件中部分配置是否被侵入式修改,被侵入式修改的插件可能导致升级失败。 解决方案 使用kubectl连接集群。 执行以下命令获取插件实例详情。 kubectl get ds nvidia-driver-installer

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  • 范围分区表添加新分区报错upper boundary of adding partition MUST overtop last existing partition

    已有分区p1的边界为(-∞,20221010),而新增分区p0的上边界为20221009,落在分区p1内;已有分区p4的边界为[20221012,+∞),而新增分区p5的上界为20221013,落在分区p4内。新增分区p0、p5不满足使用ADD PARTITION增加分区的条件,因此执行新增分区语句报错。

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  • G系列弹性云服务器GPU驱动故障

    G系列弹性 服务器 GPU驱动故障 问题描述 在Windows系统的G系列弹性云服务器中,无法打开NVIDIA 控制面板,GPU驱动无法使用或GPU驱动显示异常。 可能原因 GPU驱动状态异常。 处理方法 打开Windows设备管理器,在显示适配器中查看GPU驱动状态。 GPU驱动显示

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  • workflow

    点剩余核数大小。 gpu 否 Number 所需GPU卡数量,仅数字,无单位。此处填写 "数字"。 数字支持小数。(注:一般GPU推荐整数) 例如,需要1个GPU显卡,则此处可填写为 "1" 。 resources: gpu: 1 须知: 请确保请求GPU卡数,小于容器集群中最大GPU节点剩余数大小。

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  • Ubuntu内核与GPU驱动兼容性提醒

    Ubuntu内核与GPU驱动兼容性提醒 检查项内容 检查到集群中同时使用GPU插件和Ubuntu节点,提醒客户存在可能的兼容性问题。当Ubuntu内核版本在5.15.0-113-generic上时,GPU插件必须使用535.161.08及以上的驱动版本。 解决方案 您在升级后新创

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  • 基于ModelArts Standard运行GPU训练作业

    基于ModelArts Standard运行GPU训练作业 在ModelArts Standard上运行GPU训练作业的场景介绍 在ModelArts Standard运行GPU训练作业的准备工作 在ModelArts Standard上运行GPU单机单卡训练作业 在ModelArts

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  • GPU推理业务迁移至昇腾的通用指导

    GPU推理业务迁移至昇腾的通用指导 简介 昇腾迁移快速入门案例 迁移评估 环境准备 模型适配 精度校验 性能调优 迁移过程使用工具概览 常见问题 推理业务迁移评估表 父主题: GPU业务迁移至昇腾训练推理

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  • 部署GPU服务支持的Cuda版本是多少?

    部署GPU服务支持的Cuda版本是多少? 默认支持Cuda版本为10.2,如果需要更高的版本,可以提工单申请技术支持。 父主题: 功能咨询

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  • 应用程序部署及配置说明

    应用程序部署及配置说明 配置要求: 服务器硬件配置要求 应用于单机开发时以安全稳定和效率为主要考虑因素,建议采用以下配置或更高: CPU(中央处理器):P4以上等级; RAM (内存):至少512MB及以上,建议配置1GB; HD(硬盘):硬盘空间至少要大于20G或更大。 应用于网

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  • 如何在代码中打印GPU使用信息

    gputil import GPUtil as GPU GPU.showUtilization() import GPUtil as GPU GPUs = GPU.getGPUs() for gpu in GPUs: print("GPU RAM Free: {0:.0f}MB |

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  • 自定义镜像方式创建GPU函数

    自定义镜像 方式创建GPU函数 GPU 型号仅支持 NVIDIA Tesla 系列。例如:Tesla 系列 T4 卡型。 自定义镜像函数部署详见使用容器镜像部署函数。 自定义镜像函数,可以在设置->常规设置中,启用GPU。 图1 启用GPU 父主题: 创建GPU函数

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  • ERROR6202 GPU驱动未安装

    当前节点未安装GPU驱动。未安装GPU驱动。参考GPU设备的指导文档,安装GPU驱动。

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  • GPU/NPU Pod重建风险检查异常处理

    GPU/NPU Pod重建风险检查异常处理 检查项内容 检查当前集群升级重启kubelet时,节点上运行的GPU/NPU业务容器是否可能发生重建,造成业务影响。 解决方案 请确保在业务影响可控的前提下(如业务低峰期)进行集群升级,以消减业务容器重建带来的影响; 如需帮助,请您提交工单联系运维人员获取支持。

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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,重启云服务器后检查日志,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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