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

 
 

    2g GPU内存深度学习 更多内容
  • 方案概述

    成快速户型图生成 户型图部件自动识别:利用深度学习技术,自动识别2D户型图的墙体、门窗、比例尺。 户型图精校:利用比例尺生成3D真实世界坐标点,呈现精准户型 图2 户型图 硬装、柜体智能布置 自动化精装设计:基于AI和大数据,通过深度学习16.3亿图纸方案,实现精装方案自动设计.

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  • (推荐)GPU加速型实例自动安装GPU驱动(Windows)

    (推荐)GPU加速型实例自动安装GPU驱动(Windows) 操作场景 在使用GPU加速型实例时,需确保实例已安装GPU驱动,否则无法获得相应的GPU加速能力。 本节内容介绍如何在GPU加速型Windows实例上通过脚本自动安装GPU驱动。 使用须知 如果GPU加速型实例已安装G

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  • 计费项

    请参见云容器实例价格详情中的“价格详情”。 GPU加速型 计费因子:CPU、内存GPU,不同规格的实例类型提供不同的计算、存储、GPU加速能力 按需计费 CPU:Core数量 * Core单价 * 计费时长 内存:GB数量 * GB单价 * 计费时长 GPUGPU数量 * GPU单价 * 计费时长

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  • PV

    gpu_max_dynamic_memory:GPU内存最大值。 gpu_dynamic_used_memory:当前GPU可用内存和当前临时GPU内存之和。 gpu_dynamic_peak_memory:GPU内存使用的最大内存。 pooler_conn_memory:pooler连接占用内存大小。

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  • PGXC

    gpu_max_dynamic_memory:GPU内存最大值。 gpu_dynamic_used_memory:当前GPU可用内存和当前临时GPU内存之和。 gpu_dynamic_peak_memory:GPU内存使用的最大内存。 pooler_conn_memory:pooler连接占用内存大小。

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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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  • MEMORY

    内存gpu_dynamic_used_memory:GPU已使用的动态内存gpu_dynamic_peak_memory:GPU内存的动态峰值。 pooler_conn_memory:链接池申请内存计数。 pooler_freeconn_memory:链接池空闲连接的内存计数。

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  • GLOBAL

    已使用的内存大小。 sctpcomm_peak_memory:TCP代理通信的内存峰值。 other_used_memory:其他已使用的内存大小。 gpu_max_dynamic_memory:GPU最大动态内存gpu_dynamic_used_memory:GPU已使用的动态内存。

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  • PG

    gpu_max_dynamic_memory:GPU内存最大值。 gpu_dynamic_used_memory:当前GPU可用内存和当前临时GPU内存之和。 gpu_dynamic_peak_memory:GPU内存使用的最大内存。 pooler_conn_memory:pooler连接占用内存大小。 poo

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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 创建GPU虚拟化应用 监控GPU虚拟化资源 父主题: 管理本地集群

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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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  • PV

    gpu_max_dynamic_memory:GPU内存最大值。 gpu_dynamic_used_memory:当前GPU可用内存和当前临时GPU内存之和。 gpu_dynamic_peak_memory:GPU内存使用的最大内存。 pooler_conn_memory:pooler连接占用内存大小。

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  • PGXC

    gpu_max_dynamic_memory:GPU内存最大值。 gpu_dynamic_used_memory:当前GPU可用内存和当前临时GPU内存之和。 gpu_dynamic_peak_memory:GPU内存使用的最大内存。 pooler_conn_memory:pooler连接占用内存大小。

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  • 华为人工智能工程师培训

    0中的Keras高层接口及TensorFlow2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法,机器学习的分类、整体流程、常见算法,超参数和验证集,参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展,深度学习的训练法则,神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、 语音识别 机器翻译 编程实验

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  • GLOBAL

    已使用的内存大小。 sctpcomm_peak_memory:TCP代理通信的内存峰值。 other_used_memory:其他已使用的内存大小。 gpu_max_dynamic_memory:GPU最大动态内存gpu_dynamic_used_memory:GPU已使用的动态内存。

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  • GLOBAL

    已使用的内存大小。 sctpcomm_peak_memory:TCP代理通信的内存峰值。 other_used_memory:其他已使用的内存大小。 gpu_max_dynamic_memory:GPU最大动态内存gpu_dynamic_used_memory:GPU已使用的动态内存。

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  • GLOBAL

    已使用的内存大小。 sctpcomm_peak_memory:TCP代理通信的内存峰值。 other_used_memory:其他已使用的内存大小。 gpu_max_dynamic_memory:GPU最大动态内存gpu_dynamic_used_memory:GPU已使用的动态内存。

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  • PG

    gpu_max_dynamic_memory:GPU内存最大值。 gpu_dynamic_used_memory:当前GPU可用内存和当前临时GPU内存之和。 gpu_dynamic_peak_memory:GPU内存使用的最大内存。 pooler_conn_memory:pooler连接占用内存大小。 poo

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  • MEMORY

    已使用的内存大小。 sctpcomm_peak_memory:TCP代理通信的内存峰值。 other_used_memory:其他已使用的内存大小。 gpu_max_dynamic_memory:GPU最大动态内存gpu_dynamic_used_memory:GPU已使用的动态内存。

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  • MEMORY

    已使用的内存大小。 sctpcomm_peak_memory:TCP代理通信的内存峰值。 other_used_memory:其他已使用的内存大小。 gpu_max_dynamic_memory:GPU最大动态内存gpu_dynamic_used_memory:GPU已使用的动态内存。

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  • MEMORY

    已使用的内存大小。 sctpcomm_peak_memory:TCP代理通信的内存峰值。 other_used_memory:其他已使用的内存大小。 gpu_max_dynamic_memory:GPU最大动态内存gpu_dynamic_used_memory:GPU已使用的动态内存。

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