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深度学习算法原理 更多内容
  • 备份原理

    备份原理 DDM实例暂不支持客户手动备份,实例将在每日凌晨2点至3点自动备份,删除逻辑库、逻辑库分片变更后清理数据、删除实例等影响Metadata的重要操作也会触发元数据备份。 备份原理如图1所示。 图1 备份原理 元数据库是用来存放DDM实例信息以及下挂的数据节点信息,各区域的所有DDM实例共用一个元数据库。

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  • 工作原理

    当用户在弹性 云服务器 、云硬盘服务、镜像服务等其它与 云审计 服务完成对接的服务中,进行了增加、删除、修改类型的操作时,被操作的服务会自动记录操作动作及操作结果,并按照指定的格式发送事件到云审计服务完成事件归档。 云审计服务管理控制台会保存最近7天的操作记录,如已配置OBS服务或LTS服

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  • 工作原理

    工作原理 当用户访问使用CDN服务的网站时,本地DNS 服务器 通过CNAME方式将最终 域名 请求重定向到CDN服务。CDN通过一组预先定义好的策略(如内容类型、地理区域、网络负载状况等),将当时能够最快响应用户的CDN节点IP地址提供给用户,使用户可以以最快的速度获得网站内容。使用CDN后的HTTP请求处理流程如下。

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  • 方案概述

    架构需要使用到大规模的计算集群(GPU/NPU服务器),集群中的服务器访问的数据来自一个统一的数据源,即一个共享的存储空间。这种共享访问的数据有诸多好处,它可以保证不同服务器上访问数据的一致性,减少不同服务器上分别保留数据带来的数据冗余等。另外以 AI 生态中非常流行的开源深度学习框架PyTorc

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  • 自动学习和订阅算法有什么区别?

    自动学习和订阅算法有什么区别? 针对不同目标群体,ModelArts提供不同的AI开发方式。 如果您是新手,推荐您使用自动学习实现零代码模型开发。当您使用自动学习,系统会自动选择适合的算法和适合的参数进行模型训练。 如果您是AI开发进阶者,通过订阅算法进行模型训练有更多算法上的选择,并且您可以自定义训练所需的参数。

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  • 什么是CloudTable

    建议您学习并了解如下信息: 基础知识了解 通过CloudTable产品功能章节的内容,了解CloudTable相关的基础知识,包含CloudTable各组件的基本原理和场景介绍,以及CloudTable服务的特有概念和功能的详细介绍。 入门使用 您可以参考《快速入门》学习并上手使

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  • 什么是医疗智能体

    算力,大数据等技术加速计算过程。 支持十亿节点、百亿边的超大规模图数据库查询,提供适用于基因和生物网络数据的图深度学习算法。 拥有基于基因组数据自动深度学习的技术框架AutoGenome,深度融合人工智能技术,产生更加便捷、快速、准确、可解释的医疗智能模型,加速医疗大健康行业的研究工作。

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  • 训练网络迁移总结

    训练网络迁移总结 确保算法GPU训练时,持续稳定可收敛。避免在迁移过程中排查可能的算法问题,并且要有好的对比标杆。如果是NPU上全新开发的网络,请参考PyTorch迁移精度调优排查溢出和精度问题。 理解GPU和NPU的构造以及运行的差别,有助于在迁移过程中分析问题并发挥NPU的

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  • 技术原理

    技术原理 父主题: CA代理服务介绍

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  • 技术原理

    技术原理 CA服务技术原理图请参见图1。 图1 CA服务的技术原理 用户在通过CA服务申请证书时,需要根据实际需求来配置CA信息、证书模板、白名单和CRL等信息。 申请证书方式: 手动申请:分为通过基本信息申请证书、通过上传 CS R文件申请证书两种方式。 自动申请:通过配置CMP协

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  • 方案原理

    方案原理 本章节分别通过生产站点正常工作、生产站点故障以及生产站点和跨可用区容灾站点同时故障三个场景,介绍在不同的故障情况下,本方案如何接管用户的业务。 生产站点正常工作 当生产站点正常工作时,状态如图1所示。 通过SDRS,在区域A内将可用区1的生产站点服务器的数据、配置信息同

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  • 原理介绍

    原理介绍 作业流(Workflow)是对作业流程及其各操作步骤之间业务规则的抽象、概括描述。作业流提供了一种很好的工程化的方式来解决业务问题,使得业务抽象、流程格式化、易维护和易拓展,实现一定程度的业务可视化。 下面将介绍两种开发模式的作业流。 分支开发模式:是采用直接 clone

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  • 迁移原理

    迁移原理 CDM 迁移原理 用户使用CDM服务时,CDM管理系统在用户VPC中发放全托管的CDM实例。此实例仅提供控制台和Rest API访问权限,用户无法通过其他接口(如SSH)访问实例。这种方式保证了CDM用户间的隔离,避免数据泄漏,同时保证VPC内不同云服务间数据迁移时的传输

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  • 原理介绍

    原理介绍 工业数字模型驱动引擎(Industrial Digital Model Engine,简称iDME)基于数据模型驱动,以正向设计即开发的模式构建云化SaaS多租的业务应用,基于全领域数据模型和数字化模型,构建企业级数字化与智能化数据应用。 图1 iDME工作原理 数据建模引擎是怎样工作的?

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  • 备份原理

    备份触发后,从主库备份数据并以压缩包的形式存储在对象存储服务上,不会占用实例的磁盘空间。 主备实例 采用一主一备的经典高可用架构,主备实例的每个节点的规格保持一致。备份触发后,从主库备份数据并以压缩包的形式存储在对象存储服务上,不会占用实例的磁盘空间。 当数据库或表被恶意或误删除

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  • 训练任务

    ,默认使用node-0(主节点)作为上传产物节点。 选择算法。 图2 选择算法 训练算法:根据业务所需选择算法,自定义算法需提前在“训练服务 > 算法管理”中创建成功。 参数列表:由算法携带,可修改参数值。 环境变量:由算法携带,可修改参数值。 选择需要归档的模型仓库。 模型仓库需提前在“数据资产

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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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  • 面向AI场景使用OBS+SFS Turbo的存储加速方案概述

    架构需要使用到大规模的计算集群(GPU/NPU服务器),集群中的服务器访问的数据来自一个统一的数据源,即一个共享的存储空间。这种共享访问的数据有诸多好处,它可以保证不同服务器上访问数据的一致性,减少不同服务器上分别保留数据带来的数据冗余等。另外以 AI 生态中非常流行的开源深度学习框架PyTorc

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  • 基因容器(GeneContainer Service)

    Service)提供云端基因测序解决方案,支持DNA、RNA、液态活检等主流生物基因测序场景。基于轻量级容器技术,结合大数据、深度学习算法,优化官方标准算法,提供灵活可定制的测序流程、秒极可伸缩的高可靠资源 产品介绍 图说ECS 立即使用 立即使用 成长地图 由浅入深,带您玩转GCS

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  • 技术原理

    技术原理 下图展示在 app 中集成视频通话的基本工作流程: 图2-1技术原理

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  • 方案原理

    方案原理 本章节分别通过生产站点正常工作、生产站点故障以及生产站点和跨可用区容灾站点同时故障三个场景,介绍在不同的故障情况下,本方案如何接管用户的业务。 生产站点正常工作 当生产站点正常工作时,状态如图1所示。 通过SDRS,在区域A内将可用区1的生产站点服务器的数据、配置信息同

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