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显存 更多内容
  • GPU故障处理

    GPU故障处理 前提条件 如需将GPU事件同步上报至AOM,集群中需安装云原生日志采集插件,您可前往AOM服务查看GPU插件隔离事件。 GPU插件隔离事件 当GPU显卡出现异常时,系统会将出现问题的GPU设备进行隔离,详细事件如表1所示。 表1 GPU插件隔离事件 事件原因 详细信息

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  • 训练迁移快速入门案例

    NPU设备上。 当前提供了自动迁移工具进行GPU到昇腾适配,原理是通过monkey-patch的方式将torch下的CUDA、nccl等操作映射为NPU和hccl对应的操作。如果没有用到GPU的高阶能力,例如自定义算子、直接操作GPU显存等操作,简单场景下可以直接使用自动迁移。 图1

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  • 安装并使用XGPU

    XGPU允许用户动态禁用UVM的方式申请显存,禁用方法参考uvm_disable接口说明。 安装XGPU服务 安装XGPU服务请联系客服。 推荐您通过云容器引擎服务使用XGPU虚拟化服务,相关操作请参见GPU虚拟化。 XGPU服务使用示例 影响XGPU服务的环境变量如下表所示,您可以在创

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  • 显存溢出错误

    显存溢出错误 在训练过程中,常见显存溢出报错,示例如下: RuntimeError: NPU out of memory. Tried to allocate 1.04 GiB (NPU 4; 60.97 GiB total capacity; 56.45 GiB already

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  • 显存溢出错误

    显存溢出错误 在训练过程中,常见显存溢出报错,示例如下: RuntimeError: NPU out of memory. Tried to allocate 1.04 GiB (NPU 4; 60.97 GiB total capacity; 56.45 GiB already

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  • 显存溢出错误

    显存溢出错误 在训练过程中,常见显存溢出报错,示例如下: RuntimeError: NPU out of memory. Tried to allocate 1.04 GiB (NPU 4; 60.97 GiB total capacity; 56.45 GiB already

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  • 显存溢出错误

    显存溢出错误 在训练过程中,常见显存溢出报错,示例如下: RuntimeError: NPU out of memory. Tried to allocate 1.04 GiB (NPU 4; 60.97 GiB total capacity; 56.45 GiB already

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  • 显存溢出错误

    显存溢出错误 在训练过程中,常见显存溢出报错,示例如下: RuntimeError: NPU out of memory. Tried to allocate 1.04 GiB (NPU 4; 60.97 GiB total capacity; 56.45 GiB already

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  • 仪表盘

    入队失败重试率 GPU视图 集群 集群-显存使用率 集群-算力使用率 节点-显存使用量 节点-显存使用率 节点-算力使用率 GPU卡-显存使用量 GPU卡-算力使用率 GPU卡-温度 GPU卡-显存频率 GPU卡-PCle带宽 XGPU视图 集群 集群--XGPU设备显存使用率 集群--XGPU设备算力使用率

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  • 基础指标:IEF指标

    千字节/秒(kB/s) GPU aom_node_gpu_memory_free_megabytes gpuMemCapacity 显存容量 该指标用于统计测量对象的显存容量。 ≥0 兆字节(MB) aom_node_gpu_memory_usage gpuMemUsage 显存使用率 该指

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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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  • 基础指标:Modelarts指标

    千字节/秒(kB/s) GPU显存 ma_container_gpu_mem_total_megabytes 显存容量 该指标用于统计训练任务的显存容量。 >0 兆字节(MB) ma_container_gpu_mem_util 显存使用率 该指标用于统计测量对象已使用的显存显存容量的百分比。

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  • 基于GPU监控指标的工作负载弹性伸缩配置

    策略类型选择“HPA+CronHPA策略”,并启用HPA策略。 您可在“自定义策略”中选择GPU监控参数创建弹性伸缩策略,示例如下。 图4 选择自定义指标 示例中以cce_gpu_memory_utilization(GPU显存使用率)作为伸缩指标,其余HPA参数的设置请根据实际需求进行设置,详情请参见创建HPA策略。

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  • GPU调度

    GPU调度 GPU节点驱动版本 使用Kubernetes默认GPU调度 GPU虚拟化 监控GPU资源指标 基于GPU监控指标的工作负载弹性伸缩配置 GPU虚拟化节点弹性伸缩配置 GPU故障处理 GPU监控指标说明 父主题: 调度

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  • 弹性云服务器支持的操作系统监控指标(安装Agent)

    采集方式(Windows):通过调用GPU卡的nvml.dll库获取。 0-100% 云服务器 服务器 - GPU 1分钟 gpu_free_mem GPU显存剩余量 该指标用于统计测量对象当前的GPU显存剩余量。 单位:MB 采集方式(Linux):通过调用GPU卡的libnvidia-ml

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  • 显存溢出错误

    显存溢出错误 在训练过程中,常见显存溢出报错,示例如下: RuntimeError: NPU out of memory. Tried to allocate 1.04 GiB (NPU 4; 60.97 GiB total capacity; 56.45 GiB already

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  • 显存溢出错误

    显存溢出错误 在训练过程中,常见显存溢出报错,示例如下: RuntimeError: NPU out of memory. Tried to allocate 1.04 GiB (NPU 4; 60.97 GiB total capacity; 56.45 GiB already

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  • 显存溢出错误

    显存溢出错误 在训练过程中,常见显存溢出报错,示例如下: RuntimeError: NPU out of memory. Tried to allocate 1.04 GiB (NPU 4; 60.97 GiB total capacity; 56.45 GiB already

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  • 显存溢出错误

    显存溢出错误 在训练过程中,常见显存溢出报错,示例如下: RuntimeError: NPU out of memory. Tried to allocate 1.04 GiB (NPU 4; 60.97 GiB total capacity; 56.45 GiB already

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  • 显存溢出错误

    显存溢出错误 在训练过程中,常见显存溢出报错,示例如下: RuntimeError: NPU out of memory. Tried to allocate 1.04 GiB (NPU 4; 60.97 GiB total capacity; 56.45 GiB already

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  • XGPU共享技术概述

    XGPU共享技术是华为云基于内核虚拟GPU开发的共享技术。XGPU服务可以隔离GPU资源,实现多个容器共用一张显卡,从而实现业务的安全隔离,提高GPU硬件资源的利用率并降低使用成本。 XGPU共享技术架构 XGPU通过自研的内核驱动为容器提供虚拟的GPU设备,在保证性能的前提下隔离显存和算力,为充分利

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