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是cpu速度几倍 更多内容
  • 各个模型深度学习训练加速框架的选择

    eepSpeed的核心思想在单个GPU上实现大规模模型并行训练,从而提高训练速度。DeepSpeed提供了一系列的优化技术,如ZeRO内存优化、分布式训练等,可以帮助用户更好地利用多个GPU进行训练 Accelerate一种深度学习加速框架,主要针对分布式训练场景。Accel

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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、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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  • 约束与限制

    Pod的CPU/内存配比值 在1:2至1:8之间。 Pod的容器 一个Pod内最多支持5个容器。 Pod中所有容器和InitContainer(启动容器) 两者规格中的request和limit相等。 Pod规格计算详情请参见Pod规格计算方式。 InitContainer一种特殊容器,在

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  • 调度概述

    增强型CPU管理策略(enhanced-static),在兼容静态绑核CPU管理策略的基础上,新增一种符合某些资源特征的Burstable Pod(CPU的Request和Limit值都是正整数)优先使用某些CPU的能力,以减少应用在多个CPU间频繁切换带来的影响。 增强型CPU管理策略 GPU调度 CCE为集群中

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  • 大数据分析

    重定向广告(Retargeting)一种基于应用、网页广告的定向技术,即针对广告受众(Audience)的浏览行为进行分析,在同一个广告位,推送为该用户定制的广告,实现千人千面。 客户瓶颈 重定向广告推广最终目的将访问者转变为下单客户,带动全球在线企业营收的主要因素之一。为

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  • 什么是自动学习?

    什么自动学习? 自动学习功能可以根据标注的数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型,不需要代码编写和模型开发经验。 自动学习功能主要面向无编码能力的用户,其可以通过页面的标注操作,一站式训练、部署,完成AI模型构建。 父主题: 功能咨询

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  • 准备工作

    ai-test 使用pip安装TensorFlow等依赖包,为加快安装速度此处安装的tensorflow-cpu,命令如下。 1 2 python3 -m pip install tensorflow-cpu matplotlib numpy pip install ipython==8

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  • GPU加速型

    GiB,支持最大4096 × 2160分辨率,专业级图形工作站的首选。 规格 表6 G3型 弹性云服务器 的规格 规格名称 vCPU 内存 (GiB) 最大带宽/基准带宽 (Gbps) 最大收发包能力 (万PPS) 网卡多队列数 GPU 显存 (GiB) 虚拟化类型 g3.4xlarge

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  • 功能介绍

    模型训练多维度可视化监控,包括训练精度/损失函数曲线、GPU使用率、训练进度、训练实时结果、训练日志等。 图15 训练指标和中间结果可视化 图16 训练过程资源监控 支持多机多卡环境下的模型分布式训练,大幅度提升模型训练的速度,满足海量样本数据加速训练的需求。 图17 支持训练过程多个GPU运行指标监控 支持在线

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  • 创建共享资源池

    。让您无需创建和管理 服务器 集群即可直接运行容器。 使用云容器实例,您不再需要关注集群和服务器,通过简单的配置即可快速创建容器负载。如果作业成熟稳定的,建议您使用云容器实例环境,可以省去对资源的关注。 创建步骤 开始执行批量计算前,请先创建资源池环境。 登录BCE控制台,在左侧导航栏单击“资源池管理”。

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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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  • 弹性伸缩概述

    弹性伸缩概述 弹性伸缩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。 背景介绍 随着Kubernetes已经成为云原生应用编排、管理的事实标准,越来越多的应用选择向Kubernetes迁移,用户也越来越关心在Kubernetes上应用如何快速扩容面对业务高峰,以及如何在业务低谷时快速缩容节约资源与成本。

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  • 查询作业资源规格

    project_id String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 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”和“inference”。查询自动学习资源规格无需此参数。 engine_id

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  • 训练任务

    增量训练:基于用户导入的模型或已完成训练模型版本(可通过${MODEL}获取该模型版本的文件路径)和新数据集使用选择的算法再次进行训练,生成精度更高的新模型。同常规训练不同的需要额外选择输入模型和版本。 选择数据集。 用户从数据资产中的数据集和数据缓存中选择数据集,最多支持添加5个数据集。 图5 选择数据集 单击

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  • 什么是云容器引擎

    Provider,K CS P),国内最早投入Kubernetes社区的厂商,容器开源社区主要贡献者和容器生态领导者。华为云也是CNCF云原生计算基金会的创始成员及白金会员,云容器引擎全球首批通过CNCF基金会Kubernetes一致性认证的容器服务。 更多选择理由,请参见产品优势和应用场景。

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  • Standard支持的AI框架

    1-cudnn7-ubuntu18.04 GPU算法开发和训练基础镜像,预置AI引擎MindSpore-GPU GPU rlstudio1.0.0-ray1.3.0-cuda10.1-ubuntu18.04 CPUGPU强化学习算法开发和训练基础镜像,预置AI引擎 CPU/GPU mindquantum0

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  • 最新动态

    客户打通数字化转型最后一公里。 商用 2021年5月 序号 功能名称 功能描述 阶段 1 订购HiLens产品 华为HiLens端云协同多模态AI开发应用平台,在使用华为HiLens的过程中,涉及购买HiLens Kit、HiLens Studio开发技能、端云协同开发以及技能

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  • 什么是鲲鹏CPU架构与x86 CPU架构

    什么鲲鹏CPU架构与x86 CPU架构 弹性 云服务器 实例主要包含两种架构,x86 CPU架构和鲲鹏CPU架构。 x86 CPU架构 采用复杂指令集CISC(Complex Instruction Set Computer),CISC一种计算机体系结构,其中每个指令可以执行一些

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  • 创建模型不同方式的场景介绍

    模型,可对所有迭代和调试的模型进行统一管理。 约束与限制 自动学习项目中,在完成模型部署后,其生成的模型也将自动上传至模型列表中。但是自动学习生成的模型无法下载,只能用于部署上线。 创建模型、管理模型版本等功能目前免费开放给所有用户,使用此功能不会产生费用。 创建模型的几种场景

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  • Volcano调度器

    limitsCpu String CPU大小限制,单位:m 默认为:250m limitsMem String 内存大小限制,单位:Mi 默认为:512Mi name String 插件名称,固定为:virtual-kubelet requestsCpu String 申请的CPU大小,单位:m

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  • 应用场景

    响应速度快:单张图像识别速度小于0.1秒。 网站论坛 不合规图片的识别和处理用户原创内容(UGC)类网站的重点工作,基于 内容审核 ,可以识别并预警用户上传的不合规图片,帮助客户快速定位处理,降低业务违规风险。 场景优势如下: 准确率高:基于改进的深度学习算法,检测准确率高。 响应速度快:单张图像识别速度小于0

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