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平台的深度学习算法 更多内容
  • GPU函数管理

    GPU函数管理 Serverless GPU使用介绍 部署方式 函数模式

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  • 深度诊断ECS

    深度诊断E CS 操作场景 ECS支持操作系统深度诊断服务,提供GuestOS内常见问题自诊断能力,您可以通过方便快捷自诊断服务解决操作系统内常见问题。 本文介绍支持深度诊断操作系统版本以及诊断结论说明。 约束与限制 该功能依赖云运维中心(Cloud Operations

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  • 约束与限制

    Pod规格限制项 限制取值范围 PodCPU 0.25核-32核,或者自定义选择48核、64核。 CPU必须为0.25核整数倍。 Pod内存 1GiB-512GiB。 内存必须为1GiB整数倍。 PodCPU/内存配比值 在1:2至1:8之间。 Pod容器 一个Pod内最多支持5个容器。

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  • Standard自动学习

    Standard自动学习 ModelArts通过机器学习方式帮助不具备算法开发能力业务开发者实现算法开发,基于迁移学习、自动神经网络架构搜索实现模型自动生成,通过算法实现模型训练参数自动化选择和模型自动调优自动学习功能,让零AI基础业务开发者可快速完成模型训练和部署。 M

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  • 产品优势

    华为云自身安全体系保护 区块链 稳定运行。 基于Hyperledger安全体系通过证书管理、链式数据结构等手段实现不可篡改、隐私保护。 自主创新同态加密、零知识证明等算法提供更进一步安全隐私保护。 支持基于国密算法加解密。 可信协作 基于区块链构建多方可信协作基础设施: 基于W3CDID标准和VC(DID可验

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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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  • 高性能调度

    ht总和比例来给队列划分资源;另外也可以为队列设置资源Capability值,来确定该队列能够使用资源上限。 例如下图中,通过这两个队列去共享整个集群资源,一个队列获得40%资源,另一个队列获得60%资源,这样可以把两个不同队列映射到不同部门或者是不同项目中。并

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  • 算法

    算法 包名 样例类名 对应API com.huawei.ges.graph.sdk.v1.examples.algorithm PagerankSample PageRank算法 PersonalrankSample Personalrank算法 KcoreSample K核算法

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  • 执行作业

    体支持参数请参考表1。 表1 常规配置参数 算法类型 参数名 参数描述 XGBoost 学习率 控制权重更新幅度,以及训练速度和精度。取值范围为0~1小数。 树数量 定义XGBoost算法中决策树数量,一个样本预测值是多棵树预测值加权和。取值范围为1~50整数。 树深度

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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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  • 支持GPU监控的环境约束

    支持GPU监控环境约束 仅支持Linux操作系统,且仅部分Linux公共镜像版本支持GPU监控,详情见:Agent支持系统有哪些? 支持规格:G6v、G6、P2s、P2v、P2vs、G5、Pi2、Pi1、P1系列ECS,P、Pi、G、KP系列BMS。 已安装lspci工

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  • Kubeflow部署

    Kubeflow诞生背景 基于Kubernetes构建一个端到端AI计算平台是非常复杂和繁琐过程,它需要处理很多个环节。如图1所示,除了熟知模型训练环节之外还包括数据收集、预处理、资源管理、特性提取、数据验证、模型管理、模型发布、监控等环节。对于一个AI算法工程师来讲,如

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  • 训练作业性能降低

    使用ModelArts平台训练算法训练耗时增加。 原因分析 可能存在如下原因: 平台代码经过修改优化、训练参数有过变更。 训练GPU硬件工作出现异常。 处理方法 请您对作业代码进行排查分析,确认是否对训练代码和参数进行过修改。 检查资源分配情况(cpu/mem/gpu/snt9/infiniband)是否符合预期。

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  • HCIA-AI

    0考试包含人工智能基础知识、机器学习深度学习、昇腾AI体系、华为AI全栈全场景战略知识等内容。 知识点 人工智能概览 10% 机器学习概览 20% 深度学习概览 20% 业界主流开发框架 12% 华为AI开发框架MindSpore 8% Atlas人工智能计算平台 7% 华为智能终端AI开放平台 3% 华为云企业智能应用平台

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  • (推荐)自动安装GPU加速型ECS的GPU驱动(Windows)

    如果GPU加速型实例已安装GPU驱动,需要先卸载原驱动后再安装新目标驱动。 当前仅部分GPU加速型实例规格、部分Windows操作系统版本支持通过脚本自动安装GPU驱动。 Windows Server 2016 数据中心版 Windows Server 2019 数据中心版 如果您规格、操作系统或驱动版本不支

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  • 如何在代码中打印GPU使用信息

    0f}MB".format(gpu.memoryFree, gpu.memoryUsed, gpu.memoryUtil*100, gpu.memoryTotal)) 注:用户在使用pytorch/tensorflow等深度学习框架时也可以使用框架自带api进行查询。 父主题: 更多功能咨询

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  • 最新动态

    拟机之间资源隔离,避免虚拟机之间数据窃取或恶意攻击,保证虚拟机资源使用不受周边虚拟机影响。用户使用虚拟机时,仅能访问属于自己虚拟机资源(如硬件、软件和数据),不能访问其他虚拟机资源,保证虚拟机隔离安全。 - Hypervisor安全 2 XEN实例停止服务 由于华为

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  • 排序策略

    数值稳定常量:为保证数值稳定而设置一个微小常量。默认1e-8。 adagrad:自适应梯度算法 对每个不同参数调整不同学习率,对频繁变化参数以更小步长进行更新,而稀疏参数以更大步长进行更新。 学习率:优化算法参数,决定优化器在最优方向上前进步长参数。默认0.001。 初

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  • 迁移学习

    迁移学习 如果当前数据集特征数据不够理想,而此数据集数据类别和一份理想数据集部分重合或者相差不大时候,可以使用特征迁移功能,将理想数据集特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前,请先完成如下操作: 将源数据集和目标数据集导入系统,详细操作请参见数据集。 创建迁移数据

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  • 学习项目

    通过查看学员培训进度,监控学员学习状态 操作路径:培训-学习-学习项目-数据 图23 数据监控1 图24 数据监控2 任务监控统计是以任务形式分派学员学习数据 自学记录统计是学员在知识库进行自学学习数据 统计数据统计是具体培训资源(实操作业、考试等)学员学习数据 父主题: 培训管理

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  • 学习目标

    学习目标 掌握座席侧前端页面开发设计。 父主题: 开发指南

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