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cpu和gpu 更多内容
  • 约束与限制

    限制项 限制描述 创建CCI实例的用户账号限制 已通过实名认证。 单个用户的资源数量容量配额限制 云容器实例对单个用户的资源数量容量限定了配额,您可以登录华为云控制台,在“资源 > 我的配额>服务配额”页面,查看各项资源的总配额及使用情况。 说明: 如果当前配额不能满足业务要求

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  • 各个模型深度学习训练加速框架的选择

    各个模型深度学习训练加速框架的选择 LlamaFactory框架使用两种训练框架: DeepSpeedAccelerate都是针对深度学习训练加速的工具,但是它们的实现方式应用场景有所不同。 DeepSpeed是一种深度学习加速框架,主要针对大规模模型大规模数据集的训练。D

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  • GPU加速型

    Vulkan 1.0 支持CUDAOpenCL。 支持NVIDIA T4 GPU卡,显存为16 GB。 实例可虚拟化分片: 计算性能为NVIDIA Tesla T4的1/8、1/41/2 显存为2 GB、4 GB8 GB 支持图形加速应用。 支持CPU重载推理应用。 自动化的调度G6v型 弹性云服务器 到装有NVIDIA

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  • 调度概述

    云原生混部解决方案围绕VolcanoKubernetes生态,帮助用户提升资源利用率,实现降本增效。 功能 描述 参考文档 动态资源超卖 根据在线作业离线作业类型,通过Volcano调度将集群中申请而未使用的资源(即申请量与使用量的差值)利用起来,实现资源超卖混合部署,提升集群资源利用率。

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  • 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

    基于CodeArts IDE Online、TensorFlowJupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

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  • 大数据分析

    人工智能应用在其中起到了不可替代的作用。 游戏智能体通常采用深度强化学习方法,从0开始,通过与环境的交互试错,学会观察世界、执行动作、合作与竞争策略。每个AI智能体是一个深度神经网络模型,主要包含如下步骤: 通过GPU分析场景特征(自己,视野内队友,敌人,小地图等)输入状态信息(Learner)。

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  • 精度调优前准备工作

    thon三方库版本、模型源码等与标杆环境(GPU/CPU)设置的不一致导致,为了在定位过程中少走弯路,需要在定位前先对训练环境及代码做有效排查。此外,问题定位主要基于GPU环境NPU环境上运行的过程数据做对比,所以需要分别准备GPUNPU训练环境,大部分场景需要规模相同的训练

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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、TensorFlowJupyter Notebook开发深度学习模型

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  • 计算服务选型

    承载同一类服务的主机,要求选型规格保持一致,无特殊需求的情况下同一业务系统中避免使用过多的实例类型/规格。 资源满足度:考虑业务发展扩容诉求,资源选型时一般建议选择主力型号,避免选择老旧、冷门的规格,且尽量选择在主力可用区(如北京四的可用区17、上海一的可用区14)。 除A

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  • 准备模型训练镜像

    具体案例参考: 从0制作 自定义镜像 用于创建训练作业(PyTorch+CPU/GPU) 从0制作自定义镜像用于创建训练作业(MPI+CPU/GPU) 从0制作自定义镜像用于创建训练作业(Tensorflow+GPU) 从0制作自定义镜像用于创建训练作业(MindSpore+Ascend)

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  • 查询作业资源规格

    String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID名称。 表2 查询检索参数说明 参数 是否为必选 参数类型 说明 job_type 否 String 指定作业的类型,可选的有“train”“inference”。查询自动学习资源规格无需此参数。 engine_id 否 Long

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  • x86 V4实例(CPU采用Intel Broadwell架构)

    2*10GE GPU加速GPU加速型实例包括计算加速型(P系列)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 内存 本地磁盘

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  • 弹性伸缩概述

    容量的补充。CCE容器实例弹性到CCI服务的方法请参见CCE容器实例弹性伸缩到CCI服务。 两个维度的弹性组件与能力可以分开使用,也可以结合在一起使用,并且两者之间可以通过调度层面的容量状态进行解耦,详情请参见使用HPA+CA实现工作负载节点联动弹性伸缩。 组件介绍 工作负载弹性伸缩类型介绍

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  • 什么是云容器引擎

    计算:全面适配华为云各类计算实例,支持虚拟机裸机混合部署、高性价比鲲鹏实例、GPU华为云独有的昇腾算力;支持GPU虚拟化、共享调度、资源感知的调度优化。 网络:支持对接高性能、安全可靠、多协议的独享型ELB作为业务流量入口。 存储:对接云存储,支持EVS、SFSOBS,提供磁盘加密、快照备份能力。 集

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  • 深度诊断ECS

    selinux状态检查 该实例开启了SELinux服务,会导致SSH远程连接实例时报错,请您视情况选择临时或永久关闭SELinux服务。 guestos.system.missing_critical_user 系统关键用户状态密码设置检查 当前实例的系统账号不存在,可能会导致实例无法登录。

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  • x86 V5实例(CPU采用Intel Skylake架构)

    主要使用在受计算限制的高性能处理器的应用程序上。它需要更多处理器核数、大量的内存高吞吐量的存储系统。该规格使用V5 CPU 服务器 ,并结合IB网卡,适用于HPC高性能计算等场景。 表4 高性能计算型规格详情 规格名称/ID CPU 内存 本地磁盘 扩展配置 physical.h2.large 2*18

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  • Standard支持的AI框架

    5-ubuntu18.04 CPU算法开发训练基础镜像,包含可以图形化机器学习算法开发调测MLStudio工具,并预置PySpark2.4.5 CPU 否 是 mindspore1.2.0-cuda10.1-cudnn7-ubuntu18.04 GPU算法开发训练基础镜像,预置AI引擎MindSpore-GPU

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  • 创建模型不同方式的场景介绍

    创建模型不同方式的场景介绍 AI开发调优往往需要大量的迭代调试,数据集、训练代码或参数的变化都可能会影响模型的质量,如不能统一管理开发流程元数据,可能会出现无法重现最优模型的现象。 ModelArts的模型可导入所有训练生成的元模型、上传至对象存储服务(OBS)中的元模型容器镜像中的元模型,可对所有迭代和调试的模型进行统一管理。

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  • 目标集群资源规划

    CCE集群:支持虚拟机节点。基于高性能网络模型提供全方位、多场景安全稳定的容器运行环境。 CCE Turbo 集群:基于云原生基础设施构建的云原生2.0容器引擎服务,具备软硬协同、网络无损、安全可靠调度智能的优势,为用户提供一站式、高性价比的全新容器服务体验。支持裸金属节点。 CCE集群 *网络模型

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  • 功能介绍

    解译专用模型,支持用户进行预训练和解译应用。 图18 部分深度学习模型参数 一键式模型部署API发布,提供深度学习模型的快速部署功能,支持GPU资源分配、弹性扩容、模型迭代发布、应用监控统计分析,轻松实现AI能力服务化。 图19 模型部署发布平台 平台基于模型训练结果,面向典

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  • 节点规格说明

    鲲鹏超高I/O型 异构资源机型: GPU加速型 AI加速型 弹性 云服务器 -物理机 基于擎天架构,使用裸金属虚拟化技术的弹性云服务器类型,该类型的物理机资源虚拟机资源处于同一个资源池,可实现动态混合调度。 通用计算增强型 裸金属服务器 基于裸金属服务器部署容器服务,提供高性能低延迟的计算能力。

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