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
  • 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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  • GPU加速型

    GPU卡,能够支持DirectX、OpenGL,可以提供最大显存8GiB、分辨率为4096×2160的图形图像处理能力,适用于图形渲染要求较高的应用。 规格 表7 G1型 弹性云服务器 的规格 规格名称 vCPU 内存 (GiB) 最大带宽/基准带宽 最大收发包能力 GPU 显存 (GiB) 虚拟化类型 g1.xlarge

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  • 安装并使用XGPU

    务获得算力和显存。 表1 影响XGPU服务的环境变量 环境变量名称 取值类型 说明 示例 GPU_IDX Integer 指定容器可使用的GPU显卡。 为容器分第一张显卡: GPU_IDX=0 GPU_CONTAINER_MEM Integer 设置容器内可使用的显存大小,单位 MiB。

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  • 如何在AOM上查看ModelArts所有监控指标?

    ≥0 GPU显存 显存容量 ma_container_gpu_mem_total_megabytes 该指标用于统计训练任务的显存容量。 兆字节(Megabytes) >0 显存使用率 ma_container_gpu_mem_util 该指标用于统计测量对象已使用的显存占显存容量的百分比。

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  • 基于GPU监控指标的弹性伸缩实践

    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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  • 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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  • 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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  • XGPU算力调度示例

    混合调度(policy=5) 混合调度表示单张GPU卡支持单显存隔离和算力显存隔离类型。其中算力显存隔离的容器其隔离效果同固定算力(policy=1)完全一致,单显存隔离的容器共享算力显存隔离的容器分配后剩余的GPU算力。以max_inst=20为例,容器1、2为算力显存隔离容器,其分配的算力分别为

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  • 在AOM控制台查看ModelArts所有监控指标

    ≥0 GPU显存 显存容量 ma_container_gpu_mem_total_megabytes 该指标用于统计训练任务的显存容量。 兆字节(Megabytes) >0 显存使用率 ma_container_gpu_mem_util 该指标用于统计测量对象已使用的显存占显存容量的百分比。

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  • 仪表盘

    集群--XGPU设备显存使用率 集群--XGPU设备算力使用率 节点--XGPU设备显存使用率 节点--XGPU设备算力使用率 节点--XGPU设备数量 节点--XGPU设备显存分配量 GPU卡--XGPU设备显存使用率 GPU卡--XGPU设备显存分配量 GPU卡--XGPU设备显存分配率 GPU卡--XGPU设备算力使用率

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  • 集群指标及其维度

    兆字节(MB) 显存可用量(aom_cluster_gpu_memory_free_megabytes) 该指标用于统计测量对象的显存可用量。 >0 兆字节(MB) 显存使用率(aom_cluster_gpu_memory_usage) 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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  • 主机指标及其维度

    兆字节(MB) 显存容量(aom_node_gpu_memory_free_megabytes) 该指标用于统计测量对象的显存容量。 >0 兆字节(MB) 显存使用率(aom_node_gpu_memory_usage) 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。 0~100

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  • 基础指标:虚机指标

    兆字节(MB) aom_node_gpu_memory_free_megabytes 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 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。 0~100 百分比(%)

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  • CES服务监控方案

    memory_utilization 显存使用率。 该GPU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。

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  • 容器组件指标及其维度

    百分比(%) 显存容量(aom_container_gpu_memory_free_megabytes) 该指标用于统计测量对象的显存容量。 >0 兆字节(MB) 显存使用率(aom_container_gpu_memory_usage) 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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  • 弹性云服务器支持的操作系统监控指标(安装Agent)

    云服务器 - 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.so.1库文件获取。 采集方式(Windows):通过调用GPU卡的nvml.dll库获取。

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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监控指标的弹性伸缩实践 GPU故障处理 父主题: 调度

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  • GPU负载

    GPU负载 使用Tensorflow训练神经网络 使用Nvidia-smi工具

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  • 训练任务

    参数详情:训练算法参数以及环境变量信息。 任务日志:任务运行过程中生成的日志信息,详情请查看训练任务日志查看和下载。 资源占用情况:显示任务占用的CPU、内存、GPU(显存)利用率、占用率等指标百分比折线图,详情请查看资源占用情况。 删除任务 单击操作栏的“删除”,删除单个任务。 勾选多个任务,单击列表上方的“删除”,可批量删除任务。

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  • 如何处理用户的虚拟机报错:“由于该设备有问题,Windows已将其停止”问题

    版本配套关系:https://docs.nvidia.com/grid/index.html 处理方法 重启GPU弹性 服务器 。 若显示适配器恢复正常,则恢复完成。 若仍异常,则执行下一步。 请尝试重装GPU驱动或升级驱动版本。请参考安装GPU驱动。 如果用户使用的是vGPU实例,且实例驱动版本与主机版本不匹配,请重装版本匹配的驱动软件。

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  • 如何查看训练作业资源占用情况?

    分比(Percent)。 MEM:物理内存使用率(memUsage)百分比(Percent)。 GPUGPU使用率(gpuUtil)百分比(Percent)。 GPU_MEM:显存使用率(gpuMemUsage)百分比(Percent)。 父主题: 查看作业详情

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