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深度学习培训 更多内容
  • 迁移学习

    迁移学习 如果当前数据集的特征数据不够理想,而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候,可以使用特征迁移功能,将理想数据集的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

    识别二维码进行学习 操作路径:培训-学习-学习项目-更多-分享 图21 分享1 图22 分享2 数据监控 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 任务监控统计的是以任务形式分派的学员学习数据 自学记录统计的是学员在知识库进行自学的学习数据

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  • NPU Snt9B裸金属服务器安装深度学习框架PyTorch

    NPU Snt9B裸金属 服务器 安装深度学习框架PyTorch 场景描述 昇腾为使用PyTorch框架的开发者提供昇腾AI处理器的超强算力,需要安装PyTorch Adapter插件用于适配PyTorch,本文介绍如何安装Pytorch框架和Pytorch Adapter插件。 本文使用ModelArts上的NPU

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  • 卸载GPU加速型ECS的GPU驱动

    卸载GPU加速型E CS GPU驱动 操作场景 当GPU加速 云服务器 需手动卸载GPU驱动时,可参考本文档进行操作。 GPU驱动卸载命令与GPU驱动的安装方式和操作系统类型相关,例如: Windows操作系统卸载驱动 Linux操作系统卸载驱动 Windows操作系统卸载驱动 以Windows

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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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  • 线上培训课程

    线上培训课程 线上培训课程介绍 如何访问线上培训课程 父主题: 华为云培训

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  • 查看培训信息

    查看培训信息 成员关联伙伴账号后,在伙伴中心可根据新手指引,维护个人培训信息以确保信息真实有效。 员工在云学堂的培训记录(包含课程和考试记录),伙伴中心会在第二天同步和展示,成员可通过培训模块查看。 操作步骤 以下操作步骤需使用伙伴员工个人账号登录华为云: 使用个人华为账号登录华为云。

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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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  • 学习目标

    学习目标 掌握座席侧的前端页面开发设计。 父主题: 开发指南

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  • 课程学习

    课程学习 前提条件 用户具有课程发布权限 操作步骤-电脑端 登录ISDP系统,选择“作业人员->学习管理->我的学习”并进入,查看当前可以学习的课程。 图1 我的学习入口 在“我的学习”的页面,点击每个具体的课程卡片,进入课程详情页面。可以按学习状态(未完成/已完成)、学习类型(

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  • 华为云职业认证类别介绍

    的能力。 HCIA-AI 培养与认证具备使用机器学习深度学习等算法设计、开发AI产品及解决方案能力的工程师。 通过HCIA-AI认证,将证明您了解人工智能发展历史、华为昇腾AI体系和全栈全场景AI战略,掌握传统机器学习深度学习的相关算法;具备利用TensorFlow开发框架和

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  • GPU计算型

    GPU计算型 GPU计算单元包含的计算资源主要适用于政企用户部署GPU密集型业务到CloudPond上使用的场景,对应华为云ECS的实例包含Pi系列,用户可根据机型规格情况选择对应的计算资源商品。具体规格请参考表1。 表1 GPU计算单元 名称 算力配置 描述 GPU计算单元-汇聚型-2Pi2

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  • GPU相关问题

    GPU相关问题 日志提示"No CUDA-capable device is detected" 日志提示“RuntimeError: connect() timed out” 日志提示“cuda runtime error (10) : invalid device ordinal

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  • 调度概述

    使用Kubernetes默认GPU调度 GPU虚拟化 GPU虚拟化能够动态对GPU设备显存与算力进行划分,单个GPU卡最多虚拟化成20个GPU虚拟设备。相对于静态分配来说,虚拟化的方案更加灵活,最大程度保证业务稳定的前提下,可以完全由用户自己定义使用的GPU量,提高GPU利用率。 GPU虚拟化 NPU调度

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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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  • 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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  • 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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  • 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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  • 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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  • 什么是云容器引擎

    弹性伸缩:支持工作负载和节点的弹性伸缩,可以根据业务需求和策略,经济地自动调整弹性计算资源的管理服务服务治理:深度集成应用服务网格,提供开箱即用的应用服务网格流量治理能力,用户无需修改代码,即可实现灰度发布、流量治理和流量监控能力。 容器运维:深度集成容器智能分析,可实时监控应用及资源,支持采集、管理、分析日

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  • 管理GPU加速型ECS的GPU驱动

    管理GPU加速型ECS的GPU驱动 GPU驱动概述 Tesla驱动及CUDA工具包获取方式 (推荐)GPU加速型实例自动安装GPU驱动(Linux) (推荐)GPU加速型实例自动安装GPU驱动(Windows) 手动安装GPU加速型ECS的GRID驱动 手动安装GPU加速型ECS的Tesla驱动

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