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使用 更多内容
  • 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 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。

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  • 使用GPU A系列裸金属服务器有哪些注意事项?

    使用GPU A系列裸金属服务器有哪些注意事项? 使用华为云A系列裸金属服务器时有如下注意事项: nvidia-fabricmanager版本号必须和nvidia-driver版本号保持一致,可参考GP Ant8裸金属服务器Ubuntu 20.04安装NVIDIA 515+CUDA

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  • 安装并使用XGPU

    Integer 指定GPU使用的算力隔离的策略。 0:不隔离算力,即原生调度。 1:固定算力调度。 2:平均调度。 3:抢占调度。 4:权重抢占调度。 5:混合调度。 6:权重弱调度。 算力隔离策略示例详见XGPU算力调度示例。 设置算力隔离策略为固定算力调度:GPU_POLICY=1

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  • 更多功能咨询

    更多功能咨询 在Notebook中,如何使用昇腾多卡进行调试? 使用Notebook不同的资源规格,为什么训练速度差不多? 使用MoXing时,如何进行增量训练? 在Notebook中如何查看GPU使用情况 如何在代码中打印GPU使用信息 Ascend上如何查看实时性能指标? 不

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  • 调度概述

    Kubernetes默认GPU调度可以指定Pod申请GPU的数量,支持申请设置为小于1的数量,实现多个Pod共享使用GPU。 使用Kubernetes默认GPU调度 GPU虚拟化 GPU虚拟化能够动态对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。相对于静态分配来说,虚拟化的方案更加灵活

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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

    CCE AI套件(NVIDIA GPU)版本发布记录 表1 CCE AI套件(NVIDIA GPU)版本记录 插件版本 支持的集群版本 更新特性 2.6.4 v1.28 v1.29 更新GPU卡逻辑隔离逻辑 2.6.1 v1.28 v1.29 升级GPU插件基础镜像 2.5.6 v1

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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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  • CES服务监控方案

    memory_utilization 显存使用率。 该GPU的显存使用率。 % instance_id,gpu gpu_performance gpu性能状态。 该GPU的性能状态。 - instance_id,gpu encoder_utilization 编码使用率。 该GPU的编码能力使用率。 % instance_id,gpu

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  • 应用场景

    应用场景 准实时推理场景 实时推理场景 离线异步任务场景 父主题: Serverless GPU使用介绍

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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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  • 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”。

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  • 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

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  • 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。

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  • 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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  • GPU裸金属服务器环境配置

    GPU裸金属服务器环境配置 GP Vnt1裸金属服务器EulerOS 2.9安装NVIDIA 515+CUDA 11.7 GP Vnt1裸金属服务器Ubuntu 18.04安装NVIDIA 470+CUDA 11.4 GP Vnt1裸金属服务器的Docker模式环境搭建 GP Ant8裸金属服务器Ubuntu

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  • GPU A系列裸金属服务器节点内NVLINK带宽性能测试方法(Pytorch模式)

    GPU A系列裸金属服务器节点内NVLINK带宽性能测试方法(Pytorch模式) 场景描述 本文指导如何进行节点内NVLINK带宽性能测试,适用的环境为:Ant8或者Ant1 GPU裸金属服务器, 且服务器中已经安装相关GPU驱动软件,以及Pytorch2.0。 GPU A系列

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  • 支持的监控指标

    监控周期(原始指标) gpu_usage_gpu_load GPU使用率 该指标用于统计测量对象当前的GPU使用率。 0-100% 云手机服务器 1分钟 gpu_usage_vram GPU显存使用率(vram) 该指标用于统计测量对象当前的GPU V RAM 使用率。 0-100% 云手机服务器

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  • 监控弹性云服务器

    监控弹性云服务器 监控是保持弹性云服务器可靠性、可用性和性能的重要部分,通过监控,用户可以观察弹性云服务器资源。为使用户更好地掌握自己的弹性云服务器运行状态,云服务平台提供了云监控。您可以使用服务监控您的弹性云服务器,执行自动实时监控、告警和通知操作,帮助您更好地了解弹性云服务器的各项性能指标。

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  • XGPU视图

    字节 每个节点上的GPU虚拟化设备显存总量 GPU卡-XGPU设备显存使用率 百分比 每张GPU卡上的GPU虚拟化设备显存使用率 计算公式:显卡上所有XGPU设备的显存使用量之和 / 显卡显存总量 GPU卡-XGPU设备显存分配量 字节 每张GPU卡上的GPU虚拟化设备的显存总量

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