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

 
 

    笔记本扩展gpu跑深度学习 更多内容
  • 深度学习模型预测

    深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和 语音识别 等不同领域, DLI 服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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  • 深度学习模型预测

    深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域,DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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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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  • 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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  • 大数据分析

    、趴、跳、)、交互(救人、拾取、换弹)等操作,产生复杂的组合动作空间,可行动作数量在10^7量级。对于CPU计算能力要求较高。 训练任务快速部署:客户进行AI强化学习时,需要短时间(10mins)拉起上万核CPU,对动态扩容能力要求较高。 竞享实例的应用 该AI学习引擎采用竞享

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  • 问答模型训练(可选)

    的场景,扩展问越多,效果提升越明显。 旗舰版机器人默认支持重量级深度学习。 专业版和高级版机器人如果需要使用重量级深度学习,需要先单击“重量级深度学习”,然后单击“联系我们”。 图2 重量级深度学习 编辑模型信息。 轻量级深度学习:选填“模型描述”。 图3 轻量级深度学习 重量级

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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监控指标的弹性伸缩实践 GPU故障处理 父主题: 调度

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  • 创建Notebook实例

    CPU算力增强型,适用于密集计算场景下运算 GPU规格 “GPU: 1*Vnt1(32GB)|CPU: 8 核 64GB”:GPU单卡规格,32GB显存,适合深度学习场景下的算法训练和调测 “GPU: 1*Tnt004(16GB)|CPU: 8核* 32GB”: GPU单卡规格,16GB显存,推理

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  • x86 V4实例(CPU采用Intel Broadwell架构)

    SSD 2 x 2*10GE GPU加速GPU加速型实例包括计算加速型(P系列)和图形加速型(G系列),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。特别适合于深度学习、科学计算、CAE、3D动画渲染、CAD等应用。 表5 GPU加速型规格详情 规格名称/ID CPU

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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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  • x86 V5实例(CPU采用Intel Skylake架构)

    x 2*10GE + SDI卡 GPU加速型 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。特别适合于深度学习、科学计算、CAE、3D动画渲染、CAD等应用。 表5 GPU加速型规格详情 规格名称/ID CPU 内存 本地磁盘 扩展配置 physical.p3.large

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  • 弹性伸缩概述

    够多的节点来调度新扩容的Pod,那么就需要为集群增加节点,从而保证业务能够正常提供服务。 弹性伸缩在CCE上的使用场景非常广泛,典型的场景包含在线业务弹性、大规模计算训练、深度学习GPU或共享GPU的训练与推理、定时周期性负载变化等。 CCE弹性伸缩 CCE的弹性伸缩能力分为如下两个维度:

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  • 负载伸缩概述

    变动和固定时间周期进行负载伸缩,实现复杂场景下的负载伸缩。 多场景:使用场景广泛,典型的场景包含在线业务弹性、大规模计算训练、深度学习GPU或共享GPU的训练与推理。 负载伸缩实现机制 U CS 的负载伸缩能力是由FederatedHPA和CronFederatedHPA两种负载伸缩策略所实现的,如图1所示。

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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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  • GPU加速型实例卸载GPU驱动

    GPU加速型实例卸载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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  • 资源扩展

    资源扩展 需求管理服务提供单独的存储扩展,允许需求管理服务的基础版、专业版套餐在资源不足的时候购买。 表1 知识库存储扩展 计费方式 包年/包月 适用场景 当需求管理服务中包含的知识库文件存储容量不满足实际使用需求时,可购买知识库存储扩展。 计费项 存储容量(GB) 购买限制 购

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  • 并发扩展

    并发扩展 CodeArts支持对编译构建、代码检查、流水线、部署、测试计划进行并发扩展。 编译构建 表1 编译构建并发扩展 计费方式 包年/包月 适用场景 当CodeArts套餐中包含的构建任务并发数不满足实际使用需求时,可购买编译构建并发扩展。 购买编译构建并发扩展时需指定执行

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  • 资源扩展

    资源扩展 并发扩展 存储扩展 流量扩展 执行时长扩展 父主题: 计费模式

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  • 扩展定义

    扩展定义 x-apigateway-auth-type x-apigateway-request-type x-apigateway-match-mode x-apigateway-cors x-apigateway-is-send-fg-body-base64 x-apigateway-any-method

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  • 应用扩展

    应用扩展 本案例展示了 函数工作流 服务+LTS云日志服务实现日志云端处理并推送告警消息的功能,并将告警日志投递至OBS桶中集中存储。函数工作流服务+LTS云日志服务的应用广泛,如以下应用场景:利用函数的TIMER触发器,定时对存储在OBS桶中的日志数据进行个性化分析和处理。 父主题:

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  • 扩展函数

    扩展函数 下表列举了 GaussDB 中支持的扩展函数,不作为商用特性交付,仅供参考。 分类 函数名称 描述 访问权限查询函数 has_sequence_privilege(user, sequence, privilege) 指定用户是否有访问序列的权限 has_sequence_privilege(sequence

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