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

 
 

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  • CCE AI套件(NVIDIA GPU)

    装,用于采集GPU指标。 DaemonSet GPU指标 关于GPU指标详情请参见GPU监控指标说明。 相关链接 启用dcgm-exporter组件后,如果需要将采集的GPU监控数据上报至AOM服务,请参见CCE AI套件(NVIDIA GPU)插件使用dcgm-exporter监控GPU指标。

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  • GPU日志收集上传

    gen_collect_gpu_log_shell(self): collect_gpu_log_shell = "nvidia-bug-report.sh" return collect_gpu_log_shell def collect_gpu_log(self):

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  • GPU设备显示异常

    是,该驱动版本与镜像可能存在兼容性问题,建议更换驱动版本,操作指导,请参考安装GPU驱动。 否,请执行下一步。 请尝试重启 云服务器 ,再执行nvidia-smi查看GPU使用情况,确认是否正常。 如果问题依然存在,请联系客服。 父主题: GPU驱动故障

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  • 监控GPU资源指标

    监控GPU资源指标 通过Prometheus和Grafana,可以实现对GPU资源指标的观测。本文以实际示例介绍如何通过Prometheus查看集群的GPU显存的使用。 本文将通过一个示例应用演示如何监控GPU资源指标,具体步骤如下: 访问Prometheus (可选)为Prom

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  • GPU设备检查

    GPU设备检查 功能 检查节点是否存在gpu设备,gpu驱动是否安装且运行正常。 语法 edgectl check gpu 参数说明 无 使用示例 检查节点GPU设备: edgectl check gpu 检查成功返回结果: +-----------------------+ |

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  • 准备GPU资源

    准备GPU资源 本文介绍如何在使用GPU能力前所需要的基础软件、硬件规划与准备工作。 基础规划 配置 支持版本 集群版本 v1.25.15-r7及以上 操作系统 华为云欧拉操作系统 2.0 系统架构 X86 GPU类型 T4、V100 驱动版本 GPU虚拟化功能仅支持470.57

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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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  • 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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  • GPU视图

    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 显卡上容器显存使用总量 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 摄氏度 每张GPU卡的温度 GPU-显存频率 赫兹 每张GPU卡的显存频率 GPU卡-PCle带宽

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  • 开发环境的应用示例

    "name": "pytorch1.8-cuda10.2-cudnn7-ubuntu18.04", "resource_categories": [ "CPU", "GPU" ], "service_type": "COMMON", "status":

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  • 边缘节点纳管失败如何处理?

    硬盘 >= 1GB GPU(可选) 同一个边缘节点上的GPU型号必须相同。 说明: 当前支持Nvidia Tesla系列P4、P40、T4等型号GPU。 含有GPU硬件的机器,作为边缘节点的时候可以不使用GPU。 如果边缘节点使用GPU,您需要在纳管前安装GPU驱动。 目前只有使用

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  • 安装bms-network-config软件包

    loud-Init配合完成集中式裸金属 服务器 的网络配置,需要安装bms-network-config软件包的裸金属服务器规格如表1所示。分布式裸金属服务器(带SDI 3.0卡或SDI 2.2网络卡的机型)不需要执行此步骤。 表1 裸金属服务器规格 规格类型 规格名称 通用型 physical

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  • (可选)安装Windows特殊驱动

    对于一些类型的弹性云服务器,如果使用私有镜像进行创建,需要在制作私有镜像时安装特殊驱动。 GPU驱动 如果这个私有镜像用于创建GPU加速云服务器,需要在镜像中安装合适的GPU驱动来获得相应的GPU加速能力。GPU加速型实例中配备的NVIDIA Tesla GPU支持两种类型的驱动

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  • 使用dcgm-exporter监控GPU指标

    使用dcgm-exporter监控GPU指标 应用场景 集群中包含GPU节点时,需要了解GPU应用使用节点GPU资源的情况,例如GPU利用率、显存使用量、GPU运行的温度、GPU的功率等。在获取GPU监控指标后,用户可根据应用的GPU指标配置弹性伸缩策略,或者根据GPU指标设置告警规则。本文基于开源Prometheus和DCGM

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  • 快速构建FTP站点(Ubuntu)

    可根据实际需求选择将FTP配置为主动模式或者被动模式。如果华为云上的服务器需要通过公网IP地址访问华为云上的实例搭建的FTP服务器时,需要将FTP服务器配置为被动模式。 主动模式需要配置的参数如下: #设置以下参数,不允许匿名登录FTP服务器,允许本地用户登录FTP服务器,并指定FTP本地用户使用的文件目录。

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  • 异构类实例安装支持对应监控的CES Agent(Windows)

    上报事件。 如果您的弹性云服务器未安装GPU驱动,可参见(推荐)自动安装GPU加速型ECS的GPU驱动(Windows)。 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,否则可能导致采集GPU指标及上报GPU事件失败。 GPU驱动正常安装后,最多10

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  • 推理专属预置镜像列表

    用于部署推理服务。 X86架构(CPU/GPU)的推理基础镜像 表1 TensorFlow AI引擎版本 支持的运行环境 镜像名称 URI 2.1.0 CPU GPU(cuda10.1) tensorflow_2.1.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64

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  • GPU驱动不可用

    图1 GPU驱动不可用 可能原因 系统内核进行了升级,导致在新内核上,GPU驱动不可用。 问题排查 根据不同的系统在服务器中执行如下命令,查看安装驱动时的内核版本: CentOS:find /usr/lib/modules -name nvidia.ko Ubuntu:find

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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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  • NVIDIA GPU驱动漏洞公告(CVE-2021-1056)

    云容器引擎CCE集群和gpu-beta插件推荐安装的NVIDIA GPU驱动,尚未出现在NVIDIA官方信息中。如果将来有新的官方信息变化,我们将及时跟进帮助您升级修复。 如果您是自行选择安装的NVIDIA GPU驱动或更新过节点上的GPU驱动,请参考上图确认您安装的GPU驱动是否受该漏洞影响。

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  • 动态加速

    终止动态加速工具,应用优化结束。 命令格式:hce-wae --stop [PID] 动态应用加速工具字符交互界面 动态应用加速工具支持字符交互界面,交互界面支持指令如图1、图2和表1所示。 图1 动态应用加速工具启动界面 图2 动态应用加速工具帮助界面 表1 动态应用加速工具字符交互界面指令

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