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 型号 更多内容
  • 各个模型深度学习训练加速框架的选择

    各个模型深度学习训练加速框架的选择 LlamaFactory框架使用两种训练框架: DeepSpeed和Accelerate都是针对深度学习训练加速的工具,但是它们的实现方式和应用场景有所不同。 DeepSpeed是一种深度学习加速框架,主要针对大规模模型和大规模数据集的训练。D

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  • 管理型号

    管理型号 提供主流厂商近三年的设备型号信息模板,主要包括Oracle、IBM、HP、Dell、Cisco、Juniper等厂商设备。设备型号信息包括设备的功率、高度、配电/网络端口数量等。 支持设备型号的增减、修改,以便于用户自定义设备型号。 支持启用NetEco系统中预置的设备模板。

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  • 删除RSU型号

    取值范围:仅支持数字,a到f的小写字母组合,长度32。 rsu_model_id 是 String 参数说明:RSU型号ID,用于唯一标识一个RSU型号,在平台创建RSU型号后由平台分配获得。 取值范围:长度不小于1不超过36,只允许字母、数字、连接符(-)的组合。 请求参数 表2 请求Header参数

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  • RSU型号管理

    RSU型号管理 管理RSU型号,便于MQTT协议RSU接入 创建RSU型号 查询RSU型号列表 查询RSU型号 修改RSU型号 删除RSU型号 父主题: 应用侧API参考

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  • GPU加速型

    适合于深度学习、科学计算、CAE等。 为了保障GPU加速型 云服务器 高可靠、高可用和高性能,该类型云 服务器 的公共镜像中会默认预置带GPU监控的CES Agent。正常使用GPU监控功能还需完成配置委托,详细操作,请参见如何配置委托?。 如需手动移除GPU监控功能,可登录GPU加速型云服务器并执行卸载命令:bash

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  • 管理设备型号

    在左侧导航栏中,选择“型号管理 > 型号库”,根据需要执行以下步骤。 表1 管理设备型号 操作名称 描述 操作方法 添加设备型号 资产录入前,需添加设备型号信息,以匹配制造商、设备型号与设备类型的对应关系。当添加设备较少时,可通过创建或者克隆功能添加设备型号信息;同时支持批量导入设备型号信息。 创建设备型号

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  • 创建RSU型号

    rsu_model_id String 参数说明:RSU型号ID,用于唯一标识一个RSU型号,在平台创建RSU型号后由平台分配获得。 取值范围:长度不小于1不超过36,只允许字母、数字、连接符(-)的组合。 name String 参数说明: RSU型号名称。 取值范围:长度不低于1不超过64,

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  • 查询RSU型号

    rsu_model_id String 参数说明:RSU型号ID,用于唯一标识一个RSU型号,在平台创建RSU型号后由平台分配获得。 取值范围:长度不小于1不超过36,只允许字母、数字、连接符(-)的组合。 name String 参数说明: RSU型号名称。 取值范围:长度不低于1不超过64,

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  • 修改RSU型号

    rsu_model_id String 参数说明:RSU型号ID,用于唯一标识一个RSU型号,在平台创建RSU型号后由平台分配获得。 取值范围:长度不小于1不超过36,只允许字母、数字、连接符(-)的组合。 name String 参数说明: RSU型号名称。 取值范围:长度不低于1不超过64,

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  • 深度诊断ECS

    登录管理控制台,进入 弹性云服务器 列表页面。 在待深度诊断的E CS 的“操作”列,单击“更多 > 运维与监控 > 深度诊断”。 (可选)在“开通云运维中心并添加权限”页面,阅读服务声明并勾选后,单击“开通并授权”。 若当前账号未开通并授权COC服务,则会显示该页面。 在“深度诊断”页面,选择“深度诊断场景”为“全面诊断”。

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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 父主题: 调度

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  • 获取终端型号/版本信息

    获取终端型号/版本信息 接口名称 WEB_GetVersionInfoAPI 功能描述 获取终端型号、版本信息 应用场景 获取终端型号、版本信息的全部信息 URL https://ip/action.cgi?ActionID=WEB_GetVersionInfoAPI 参数 无 返回值

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  • 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

    基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

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  • 功能介绍

    部分深度学习模型参数 一键式模型部署和API发布,提供深度学习模型的快速部署功能,支持GPU资源分配、弹性扩容、模型迭代发布、应用监控和统计分析,轻松实现AI能力服务化。 图19 模型部署发布平台 平台基于模型训练结果,面向典型业务场景与应用需求,可提供遥感影像在线智能解译能力,包括遥感影像的单

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  • GPU驱动概述

    GPU驱动概述 GPU驱动概述 在使用GPU加速型实例前,请确保实例已安装GPU驱动以获得相应的GPU加速能力。 GPU加速型实例支持两种类型的驱动:GRID驱动和Tesla驱动。 当前已支持使用自动化脚本安装GPU驱动,建议优先使用自动安装方式,脚本获取以及安装指导请参考(推荐

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  • 查询RSU型号列表

    RsuModelSummary objects 参数说明:RSU型号信息列表。 表5 RsuModelSummary 参数 参数类型 描述 rsu_model_id String 参数说明:RSU型号ID,用于唯一标识一个RSU型号,在平台创建RSU型号后由平台分配获得。 取值范围:长度不小于1不超

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  • 约束与限制

    NVIDIA GPU驱动版本 CUDA Toolkit版本 460.106 CUDA 11.2.2 Update 2 及以下 418.126 CUDA 10.1 (10.1.105)及以下 GPU镜像 CUDA和cuDNN都是与GPU相关的技术,用于加速各种计算任务,特别是深度学习任务。在使用NVIDIA

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  • 创建GPU函数

    创建GPU函数 GPU函数概述 自定义镜像 方式创建GPU函数 定制运行时方式创建GPU函数 父主题: 创建函数

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  • 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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  • GPU调度概述

    GPU调度概述 工作负载支持使用节点GPU资源,GPU资源使用可以分为如下两种模式: GPU静态分配(共享/独享):按比例给Pod分配GPU显卡资源,支持独享(分配单张/多张显卡)和共享(部分显卡)方式。 GPU虚拟化:UCS On Premises GPU采用xGPU虚拟化技术

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  • 学习任务

    学习任务 管理员以任务形式,把需要学习的知识内容派发给学员,学员在规定期限内完成任务,管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径:培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息:任务名称、有效期是必填,其他信息选填 图3

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