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

 
 

    深度学习 gpu配置 更多内容
  • GPU虚拟化

    GPU虚拟化 GPU虚拟化概述 准备GPU虚拟化资源 使用GPU虚拟化 兼容Kubernetes默认GPU调度模式 父主题: GPU调度

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  • 查询作业资源规格

    。查询自动学习资源规格无需此参数。 engine_id 否 Long 指定作业的引擎ID,默认为“0”。查询自动学习资源规格无需此参数。 project_type 否 Integer 项目类型。默认为“0”。 0:非自动学习项目。 1:自动学习,图像分类。 2:自动学习,物体检测。

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  • (推荐)自动安装GPU加速型ECS的GPU驱动(Windows)

    (推荐)自动安装GPU加速型E CS GPU驱动(Windows) 操作场景 在使用GPU加速型实例时,需确保实例已安装GPU驱动,否则无法获得相应的GPU加速能力。 本节内容介绍如何在GPU加速型Windows实例上通过脚本自动安装GPU驱动。 使用须知 如果GPU加速型实例已安装

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  • GP Ant8裸金属服务器使用Megatron-Deepspeed训练GPT2并推理

    Ant8,包含8张GPU卡以及8张RoCE网卡。 关于Ant8裸金属 服务器 的购买,可以在华为云官网提工单至ModelArts云服务, 完成资源的申请。 Step1 安装模型 安装Megatron-Deepspeed框架。 使用root用户SSH的方式登录GPU裸金属服务器,登录方式在华为云购买页面可以获取。

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  • 安装GPU指标集成插件

    暂不支持CCE纳管后的GPU加速型实例。 前提条件 已安装GPU驱动,未安装lspci工具的 云服务器 影响GPU掉卡事件的上报。 如果您的弹性云服务器安装GPU驱动,请参见GPU驱动概述安装GPU驱动。 安装GPU驱动需使用默认路径。 GPU驱动安装完后,需重启GPU加速型实例,否则可能

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  • GPU虚拟化

    GPU虚拟化 GPU虚拟化概述 准备GPU虚拟化资源 创建GPU虚拟化应用 监控GPU虚拟化资源 父主题: 管理本地集群

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  • 使用AutoGenome镜像

    基于Res-VAE和表达谱对单细胞数据降维 使用该Notebook时需要运行相应的代码模块,运行步骤如下所示。 环境配置:加载AutoGenome以及辅助绘图的软件包。 读取配置文件:通过json文件配置输入和输出路径。 模型训练:针对提供的数据和模型参数,AutoGenome会搜索得到最优的神经网

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  • GPU驱动不可用

    方法一:重新启动,选择安装GPU驱动时的内核版本,即可使用GPU驱动。 在云服务器操作列下单击“远程登录 > 立即登录”。 单击远程登录操作面板上方的“发送CtrlAltDel”按钮,重启虚拟机。 然后快速刷新页面,按上下键,阻止系统继续启动,选择安装GPU驱动时的内核版本进入系

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  • 创建工程

    创建工程 创建联邦学习工程,编写代码,进行模型训练,生成模型包。此联邦学习模型包可以导入至联邦学习部署服务,作为联邦学习实例的基础模型包。 在联邦学习部署服务创建联邦学习实例时,将“基础模型配置”选择为“从NAIE平台中导入”,自动匹配模型训练服务的联邦学习工程及其训练任务和模型包。

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  • Kubeflow部署

    为数据科学家、机器学习工程师、系统运维人员提供面向机器学习业务的敏捷部署、开发、训练、发布和管理平台。它利用了云原生技术的优势,让用户更快速、方便的部署、使用和管理当前最流行的机器学习软件。 目前Kubeflow 1.0版本已经发布,包含开发、构建、训练、部署四个环节,可全面支持

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  • 使用基础镜像构建新的训练镜像

    Spore等常用深度学习任务的基础镜像,镜像里已经安装好运行任务所需软件。当基础镜像里的软件无法满足您的程序运行需求时,您可以基于这些基础镜像制作一个新的镜像并进行训练。 基于训练基础镜像构建新镜像的操作步骤 您可以参考如下步骤基于训练基础镜像来构建新镜像。 安装Docker。如果docker

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  • 可信分布式身份服务 TDIS

    CCE云容器引擎是否支持负载均衡? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? 更多 远程登录 应用容器化改造介绍

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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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  • 横向联邦学习场景

    横向联邦学习场景 TICS 从UCI网站上获取了乳腺癌数据集Breast,进行横向联邦学习实验场景的功能介绍。 乳腺癌数据集:基于医学图像中提取的若干特征,判断癌症是良性还是恶性,数据来源于公开数据Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic)。 场景描述

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  • 算法备案公示

    40079号 算法基本原理 分身数字人声音制作算法是指使用深度学习算法生成数字人声音模型,再使用该模型通过输入文字生成数字人语音的一种技术。 其基本情况包括: 输入数据:真人语音音频 。 算法原理:通过深度学习算法,学习真人语音音频生成数字人声音模型,通过该模型,输入文本生成数字人语音。

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  • volcano

    cce-gpu-topology-predicate GPU拓扑调度预选算法 - - cce-gpu-topology-priority GPU拓扑调度优选算法 - - cce-gpu 结合UCS的GPU插件支持GPU资源分配,支持小数GPU配置 说明: 小数GPU配置的前提条件

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  • 怎样查看GPU加速型云服务器的GPU使用率?

    率,方法二是通过安装gpu-Z工具查看GPU使用率。 前提条件 GPU加速云服务器安装NVIDIA驱动。 方法一 登录GPU加速云服务器。 打开cmd命令窗口。 执行如下命令,查看GPU使用情况。 cd C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI

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  • 华为企业人工智能高级开发者培训

    图像搜索 服务 语音处理实验 介绍语音预处理, 语音合成 语音识别 服务 自然语言处理 实验 介绍中文文本分词、TF-IDF特征处理、Word2Vec、Doc2Vec,自然语言处理和 对话机器人 服务 ModelArts平台开发实验 介绍自动学习、数据管理、深度学习预置算法、深度学习自定义基础算法和进阶算法

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  • 路网数字化服务-成长地图

    CCE云容器引擎是否支持负载均衡? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? 更多 远程登录 应用容器化改造介绍

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  • 自动学习简介

    自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现AI应用的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力,只需上传数据,通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。

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  • 学习各地管局政策

    学习各地管局政策 各地区管局备案政策不定期更新,本文档内容供您参考,具体规则请以各管局要求为准。 各地区管局备案要求 华北各省管局要求 华东各省管局要求 华南各省管局要求 华中各省管局要求 西北各省管局要求 西南各省管局要求 东北各省管局要求

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