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是干嘛的 更多内容
  • 确认学习结果

    确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联 服务器 后,输出学习结果中可能存在一些特征不明显可疑进程需要再次进行确认,您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式,在创建白名单策略时可设置: “学习结果确认方式”选择“自动确认可

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  • 自动学习

    自动学习 使用ModelArts Standard自动学习实现口罩检测 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

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  • 问答模型训练(可选)

    确定发布 调整阈值 训练好模型可以通过调整阈值,影响机器人直接回答准确率。阈值越高,机器人越严谨,对用户问泛化能力越弱,识别准确率越高;阈值越低,机器人越开放,对用户问泛化能力越强,识别准确率越低。 针对历史版本模型,可以根据当前模型调节直接返回答案阈值。 在“模型管理”

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  • 算法备案公示

    在特定场景中,可替代人快速生成视频内容,以提升内容生成效率。 算法目的意图 通过学习语音与表情基系数关系,实现使用语音生成视频能力。在使用数据人形象生成视频场景,包括短视频制作、直播、智能交互等,可快速生成不同台词视频内容。 华为云MetaStudio分身数字人驱动算法

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  • (推荐)GPU加速型实例自动安装GPU驱动(Windows)

    如果GPU加速型实例已安装GPU驱动,需要先卸载原驱动后再安装新目标驱动。 当前仅部分GPU加速型实例规格、部分Windows操作系统版本支持通过脚本自动安装GPU驱动。 Windows Server 2016 数据中心版 Windows Server 2019 数据中心版 如果您规格、操作系统或驱动版本不支

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  • 功能介绍

    功能介绍 繁多AI工具安装配置、数据准备、模型训练慢等困扰AI工程师诸多难题。为解决这个难题,将一站式 AI开发平台 (ModelArts)提供给开发者,从数据准备到算法开发、模型训练,最后把模型部署起来,集成到生产环境。一站式完成所有任务。 图1 功能总览 ModelArts特色功能如下所示:

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  • 安装GPU指标集成插件

    确保 云服务器 的安装目录都有读写权限,并且安装成功后Telescope进程不会被其他软件关闭。 操作步骤(单节点安装) 安装命令参见操作步骤,需要替换安装命令中,-t后版本号为支持GPU采集插件版本号。 操作步骤(多节点批量安装) 参见操作步骤,需要替换安装命令中,-t后版本号为支持GPU采集插件版本号。 安装lspci工具

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  • 自动学习中部署上线是将模型部署为什么类型的服务?

    自动学习中部署上线将模型部署为什么类型服务? 自动学习中部署上线将模型部署为在线服务,您可以添加图片或代码进行服务测试,也可以使用URL接口调用。 部署成功后,您也可以在ModelArts管理控制台“部署上线 > 在线服务”页面中,查看到正在运行服务。您也可以在此页面停止服务或删除服务。

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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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  • GPU驱动不可用

    示可以看出GPU驱动基于3.10.0-957.5.1.el7.x86_64版本内核安装。 图2 安装驱动时内核版本 执行uname –r,如图3所示,查看当前内核版本是3.10.0-1160.24.1.el7.x86_64。 图3 当前内核版本 说明安装驱动内核版本跟当前内核版本不一致。

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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功能介绍。 乳腺癌数据集:基于医学图像中提取若干特征,判断癌症良性还是恶性,数据来源于公开数据Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic)。 场景描述

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  • 提交排序任务API

    1]之间,机器学习领域里常用二分类算法。LR算法参数请参见逻辑斯蒂回归。 因子分解机算法一种基于矩阵分解机器学习算法,能够自动进行二阶特征组合、学习特征之间关系,无需人工经验干预,同时能够解决组合特征稀疏问题。FM算法参数请参见因子分解机。 域感知因子分解机因子分解机

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  • CodeLab

    同时,您开发代码,也可通过CodeLab快速分享到AI Gallery中给他人使用学习。 使用限制 CodeLab默认打开,使用CPU计算资源。如需切换为GPU,请在右侧窗口,更换GPU规格。 在ModelArts控制台“总览”界面打开CodeLab,使用CPU或GPU资源,无法使用Ascend资源。

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  • ModelArts支持哪些AI框架?

    ModelArts支持哪些AI框架? ModelArts开发环境Notebook、训练作业、模型推理(即AI应用管理和部署上线)支持AI框架及其版本,不同模块呈现方式存在细微差异,各模块支持AI框架请参见如下描述。 统一镜像列表 ModelArts提供了ARM+Ascend规格统一镜像,包括MindS

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  • CCE推荐的GPU驱动版本列表

    CCE推荐GPU驱动版本列表 对于CCE集群,各系统推荐使用驱动版本如下表,若使用非CCE推荐驱动版本,需要您自行验证机型、系统及驱动版本间配套兼容性。您可以根据您应用所使用CUDA Toolkit版本,对照CUDA Toolkit与NVIDIA驱动版本兼容性列表,选择合适的NVIDIA驱动版本。

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  • 命名空间

    通常情况下,如果您在同一个VPC下还会使用其他服务资源,您需要考虑您网络规划,如子网网段划分、IP数量规划等,确保有可用网络资源。 图1 命名空间与VPC子网关系 哪些情况下适合使用多个命名空间 因为namespace可以实现部分环境隔离。当你项目和人员众多时候可以考虑根据项目属性,例如生产、测试、开发划分不同的namespace。

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  • ModelArts支持哪些AI框架?

    ModelArts支持哪些AI框架? ModelArts开发环境Notebook、训练作业、模型推理(即AI应用管理和部署上线)支持AI框架及其版本,不同模块呈现方式存在细微差异,各模块支持AI框架请参见如下描述。 统一镜像列表 ModelArts提供了ARM+Ascend规格统一镜像,包括MindS

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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),提供优秀浮点计算能力,从容应对高实时、高并发海量计算场景。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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  • 使用AutoGenome镜像

    个。 用户在Notebook列表所有文件读写操作基于所选择OBS路径下内容操作。 参数填写无误后,单击“立即创建”,创建Notebook。 步骤3:预览AutoGenome案例 打开创建Notebook。 在Notebook根目录下“AutoGenome-Examp

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  • 华为企业人工智能高级开发者培训

    业人工智能利用率将达到86%。新需求,新技术,新产品,成功解决方案和具备对应能力开发工程师、规划设计人员和工程人员,对于这场变革和企业蜕变更是缺一不可关键。基于此,华为云推出了华为企业人工智能高级开发者培训专业服务,旨在培养具有图像处理、语音处理、 自然语言处理 等基础理论知

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  • 安装并配置GPU驱动

    安装并配置GPU驱动 背景信息 对于使用GPU边缘节点,在纳管边缘节点前,需要安装并配置GPU驱动。 IEF当前支持Nvidia Tesla系列P4、P40、T4等型号GPU,支持CUDA Toolkit 8.0至10.0版本对应驱动。 操作步骤 安装GPU驱动。 下载GPU驱动,推荐驱动链接:

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