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选型与深度学习服务器配置 更多内容
  • 概述

    用户提供更加便捷、高效的GPU计算服务,有效承载AI模型推理、AI模型训练、音视频加速生产、图形图像加速加速工作负载。 GPU函数主要使用于:仿真、模拟、科学计算、音视频、AI和图像处理等场景下,使用GPU硬件加速,从而提高业务处理效率。 表1 GPU函数规格 卡型 vGPU 显存(GB)

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  • 服务器配置

    服务器 配置 进行数据库的设置或连接 最高权限的设置 设定合作伙伴的系统库 服务器部署项目 重启Tomcat服务 父主题: 实施步骤

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  • 路网数字化服务-成长地图

    3分钟创建一个游戏类容器应用 网络安全 什么是E CS 创建容器应用基本流程 快速创建一个kubernetes集群 3分钟创建一个游戏类容器应用 运维监控 什么是ECS 创建容器应用基本流程 快速创建一个kubernetes集群 3分钟创建一个游戏类容器应用 资源管理 什么是ECS 创建容器应用基本流程

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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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  • 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驱动或GPU设备存在异常,请根据GPU设备所在的节点类型(ECS或BMS),联系对应的客服进行处理。 GPU设备DBE错误SBE错误总数过高 GPU驱动或GPU设备存在异常,请根据GPU设备所在的节点类型(ECS或BMS),联系对应的客服进行处理。 GPU设备存在Uncorrectable

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  • 最新动态

    2021年6月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 GPU加速型,新增P2s型弹性 云服务器 。 P2s型弹性云服务器采用NVIDIA Tesla V100 GPU,能够提供超高的通用计算能力,适用于AI深度学习、科学计算,在深度学习训练、科学计算、计算流体动力学、计算金融、地震分析、

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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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  • ECS实例概述

    ECS实例概述 实例概述 实例即弹性云服务器,是由CPU、内存、操作系统、云硬盘组成的基础计算组件。 弹性云服务器创建成功后,您就可以像使用自己的本地PC或物理服务器一样,在云上使用弹性云服务器,打造一个高效、可靠、安全的计算环境。弹性云服务器的开通是自助完成的,您只需要指定CP

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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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  • Ubuntu内核与GPU驱动兼容性提醒

    Ubuntu内核GPU驱动兼容性提醒 检查项内容 检查到集群中同时使用GPU插件和Ubuntu节点,提醒客户存在可能的兼容性问题。当Ubuntu内核版本在5.15.0-113-generic上时,GPU插件必须使用535.161.08及以上的驱动版本。 解决方案 您在升级后新创

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  • 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

    添加内容单击即可添加所需要的资源类型,向下滑动时当前区域会吸顶显示,方便内容的添加维护; 阶段内容已添加内容展示资源所属类型,鼠标移动至名称后可单击预览素材内容(暂不支持scorm,HTML和压缩包的预览); 解锁时间可以设置资源的解锁时间,学员必须到解锁时间后才能学习该资源,线下课和考勤无解锁时间的设置。 默认显

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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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  • 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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  • 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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  • 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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  • SA与HSS服务的区别?

    类呈现资产安全状况。 HSS通过在主机中安装Agent,使用AI、机器学习深度算法等技术分析主机中风险,并从HSS云端防护中心下发检测和防护任务,全方位保障主机安全。同时可从可视化控制台,管理主机Agent上报的安全信息。 表1 SAHSS主要功能区别 功能项 共同点 不同点

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  • 华为人工智能工程师培训

    0的基础高阶操作,TensorFlow2.0中的Keras高层接口及TensorFlow2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法,机器学习的分类、整体流程、常见算法,超参数和验证集,参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义发展,深度学习的训练法则,神经网络的类型以及深度学习的应用

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  • 如何在代码中打印GPU使用信息

    gputil import GPUtil as GPU GPU.showUtilization() import GPUtil as GPU GPUs = GPU.getGPUs() for gpu in GPUs: print("GPU RAM Free: {0:.0f}MB |

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