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 深度学习 多任务调度框架 更多内容
  • CMF 云迁移框架

    CMF 云迁移框架 云迁移框架(Cloud Migration Framework,以下简称CMF)是站在客户视角的上云迁移方法论,它来源于华为云的经验和大型企业上云的优秀实践,为企业上云提供完整的上云指导。企业上云的整体思路是,先整体规划,然后小范围试点,最后再大规模上云。按照

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  • 数据治理框架

    数据治理 框架 数据治理框架 数据治理模块域 数据治理各模块域之间的关系

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  • 数据治理框架

    数据治理框架 数据治理框架制定如下: 图1 数据治理框架 父主题: 数据治理框架

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  • 语言和框架支持

    语言和框架支持 CodeArts IDE内置了强大的Java语言支持和编码辅助功能。此外,它还为JavaScript和TypeScript的Web开发提供了丰富的内置支持,为HTML、 CSS 、S CS S和JSON等Web技术也提供了出色的工具支持。

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  • 使用预置框架简介

    使用预置框架简介 如果订阅算法不能满足需求或者用户希望迁移本地算法至ModelArts上训练,可以考虑使用ModelArts支持的预置框架实现算法构建。这种方式在创建算法时被称为“使用预置框架”模式。 以下章节介绍了如何使用预置框架创建算法。 如果需要了解ModelArts模型训

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  • AI应用开发介绍

    通常为了降低开发难度、提升AI应用的性能,开发者会基于深度学习推理框架开发AI应用,例如Google开源的MediaPipe、腾讯开源的TNN等。ModelArts提供了基于华为云ModelBox推理框架的开发环境,它具备如下优点: 提供开箱即用的云上AI应用开发环境,预置高性能推理框架ModelBox、加速卡

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  • ModelArts支持哪些AI框架?

    CPU算法开发和训练基础镜像,包含可以图形化机器学习算法开发和调测MLStudio工具,并预置PySpark2.4.5 CPU 否 是 mindspore1.2.0-cuda10.1-cudnn7-ubuntu18.04 GPU算法开发和训练基础镜像,预置AI引擎MindSpore-GPU GPU 是 是 rlstudio1

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  • 角色说明

    语音辅助、风险预警,视频协同、学习推送 现场安全员/质量检核员 质量检核任务执行, 问题执行, 问题创建, 质量审核, 分析改进, 规范改进 APP 端侧子产品+ 作业人员+问题管理/安全管理/质量管理/巡检管理: 语音辅助、风险预等,Al 辅助、视频协同、学习推送 项目助理/后台人员 调度监控, 创建任务

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  • 创建共享资源池

    选择命名空间,如未创建,单击“创建命名空间”。命名空间类型分为“通用计算型”和“GPU加速型”: 通用计算型:支持创建含CPU资源的容器实例及工作负载,适用于通用计算场景。 GPU加速型:支持创建含GPU资源的容器实例及工作负载,适用于深度学习、科学计算、视频处理等场景。 访问密钥 单击“点击上传”,

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  • GPU驱动故障

    GPU驱动故障 G系列弹性 云服务器 GPU驱动故障 GPU驱动异常怎么办? GPU驱动不可用 GPU设备显示异常 T4 GPU设备显示异常 GPU实例启动异常,查看系统日志发现NVIDIA驱动空指针访问怎么办?

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  • 使用模型

    Online暂不支持GPU加速,建议安装tensorflow-cpu减小磁盘占用,并加快安装速度。 鲲鹏镜像暂时无法安装TensorFlow,敬请期待后续更新。 父主题: 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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  • 如何提升训练效率,同时减少与OBS的交互?

    如何提升训练效率,同时减少与OBS的交互? 场景描述 在使用ModelArts进行自定义深度学习训练时,训练数据通常存储在对象存储服务(OBS)中,且训练数据较大时(如200GB以上),每次都需要使用GPU资源池进行训练,且训练效率低。 希望提升训练效率,同时减少与 对象存储OBS 的交互。可通过如下方式进行调整优化。

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  • 安装并使用XGPU

    为容器分配50%的算力比例: GPU_CONTAINER_QUOTA_PERCEN=50 GPU_POLICY 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。

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  • GPU设备检查

    检查节点是否存在gpu设备,gpu驱动是否安装且运行正常。edgectl check gpu无检查节点GPU设备:检查成功返回结果:检查失败返回结果:检查失败时,会打印错误码,用户可以根据错误码在所提供的文档链接中获取相应的帮忙。

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  • GPU视图

    赫兹 每张GPU卡的显存频率 GPU卡-PCle带宽 字节/秒 每张GPU卡的PCle带宽 指标清单 GPU视图使用的指标清单如下: 表2 GPU指标说明 指标名称 类型 说明 cce_gpu_gpu_utilization Gauge GPU卡算力使用率 cce_gpu_memory_utilization

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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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  • 云容器引擎 CCE

    Autopilot集群弹性伸缩 应用调度 CCE Standard集群、 CCE Turbo 集群支持 CCE基于Volcano调度器提供多元算力资源调度及任务调度的能力,面向机器学习深度学习、生物信息学、基因组学及其他大数据应用场景提供完整的应用调度特性。 CCE支持CPU资源调度GPU/NPU异构资源调度、在离线作业混合部署、CPU

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  • 学习空间

    学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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  • 创建调度计划

    schedule_id 否 String 调度计划id,租户下唯一,选填如不填则随机生成 最小长度:1 最大长度:64 name 是 String 调度计划名称 最小长度:1 最大长度:64 cycle_type 是 String 调度计划的循环类型,once表示在start_t

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  • 删除调度计划

    删除调度计划 功能介绍 用户通过北向接口删除边缘节点上调度计划 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。 URI DELETE /v2/{project_id}/edg

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  • 调度计划管理

    调度计划管理 创建调度计划 更新调度计划,机机接口,全量更新字段 删除调度计划 父主题: API列表

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