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

 
 

    深度学习代码如何通过GPU加速 更多内容
  • 配置边缘节点环境

    硬盘 >= 1GB GPU(可选) 同一个边缘节点上的GPU型号必须相同。 说明: 当前支持Nvidia Tesla系列P4、P40、T4等型号GPU。 含有GPU硬件的机器,作为边缘节点的时候可以不使用GPU。 如果边缘节点使用GPU,您需要在纳管前安装GPU驱动。 目前只有使用

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  • 如何处理用户使用场景与其选择的驱动、镜像不配套问题

    动的公共镜像,或使用驱动自动安装脚本安装驱动: GPU加速型实例自动安装GPU驱动(Linux) GPU加速型实例自动安装GPU驱动(Windows) 如果用户已安装驱动,但驱动不匹配使用场景,请卸载驱动后重新安装。请参考安装GPU驱动。 父主题: 非硬件故障自恢复处理方法

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  • 功能介绍

    特别是深度学习的大数据集,让训练结果可重现。 极“快”致“简”模型训练 自研的MoXing深度学习框架,更高效更易用,有效提升训练速度。 多场景部署 支持模型部署到多种生产环境,可部署为云端在线推理和批量推理,也可以直接部署到端和边。 自动学习 支持多种自动学习能力,通过“自动学

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  • 监控弹性云服务器

    弹性 云服务器 当前支持的基础监控指标 弹性 服务器 操作系统监控的监控指标(安装Agent) 弹性云服务器进程监控的监控指标(安装Agent) GPU加速型实例安装GPU监控插件(Linux,公测) 如何自定义弹性云服务器告警规则 如何查看弹性云服务器运行状态进行日常监控 一键告警 弹性云服务器运行在物理机上,虽

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  • 方案概述

    成快速户型图生成 户型图部件自动识别:利用深度学习技术,自动识别2D户型图的墙体、门窗、比例尺。 户型图精校:利用比例尺生成3D真实世界坐标点,呈现精准户型 图2 户型图 硬装、柜体智能布置 自动化精装设计:基于AI和大数据,通过深度学习16.3亿图纸方案,实现精装方案自动设计.

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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,通过与环境的交互和试错,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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  • 使用AutoGenome镜像

    Notebook包含了端到端使用AutoGenome的代码,您可以使用Notebook案例复现AutoGenome示例的结果。 以“pbmc_res_vae.ipynb”为例,用户可以打开相应的代码集,直接运行该Notebook,也可以调整代码集中的代码,进行二次开发。 图2 基于Res-VAE和表达谱对单细胞数据降维

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  • 全球加速服务如何收费?

    全球加速服务如何收费? 计费模式 全球加速服务支持按需计费,每个自然月的月初生成上月费用账单。 计费项 表1 全球加速计费项 计费项 基础计费 价格 加速实例费 按照每个全球加速实例的创建时长收费。 按小时计费,创建时长不满1小时按1小时收费。 实例费=实例单价*创建时长 2.26

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  • 训练业务代码适配昇腾PyTorch代码适配

    训练业务代码适配昇腾PyTorch代码适配 前提条件 要迁移的训练任务代码GPU上多次训练稳定可收敛。训练业务代码和数据,应该确保在GPU环境中能够运行,并且训练任务有稳定的收敛效果。 本文只针对基于PyTorch的训练脚本迁移。这里假设用户使用的是基于PyTorch的训练代码进行

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  • x86 V5实例(CPU采用Intel Skylake架构)

    DDR4 RAM (GB) 无 2 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

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  • CodeLab

    Gallery中提供的Notebook样例,可以直接通过Run in ModelArts,一键打开运行和学习,并且可将样例修改后分享到AI Gallery中直接另存用于个人开发。 同时,您开发的代码,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

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  • GPU相关问题

    GPU相关问题 日志提示"No CUDA-capable device is detected" 日志提示“RuntimeError: connect() timed out” 日志提示“cuda runtime error (10) : invalid device ordinal

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  • GPU计算型

    GPU计算型 GPU计算单元包含的计算资源主要适用于政企用户部署GPU密集型业务到CloudPond上使用的场景,对应华为云E CS 的实例包含Pi系列,用户可根据机型规格情况选择对应的计算资源商品。具体规格请参考表1。 表1 GPU计算单元 名称 算力配置 描述 GPU计算单元-汇聚型-2Pi2

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  • GPU故障处理

    GPU故障处理 前提条件 如需将GPU事件同步上报至AOM,集群中需安装云原生日志采集插件,您可前往AOM服务查看GPU插件隔离事件。 GPU插件隔离事件 当GPU显卡出现异常时,系统会将出现问题的GPU设备进行隔离,详细事件如表1所示。 表1 GPU插件隔离事件 事件原因 详细信息

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  • GPU函数管理

    GPU函数管理 Serverless GPU使用介绍 部署方式 函数模式

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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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  • ModelArts

    免费体验 自动学习 自动学习 垃圾分类(使用新版自动学习实现图像分类) 预置算法 使用AI Gallery的预置算法训练模型 订阅模型部署在线服务 一键完成商超商品模型部署 自定义镜像 用于推理部署 从0-1制作自定义镜像并创建AI应用 05 自动学习 ModelArts自动学习是帮助人

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  • NPU Snt9B裸金属服务器安装深度学习框架PyTorch

    NPU Snt9B裸金属服务器安装深度学习框架PyTorch 场景描述 昇腾为使用PyTorch框架的开发者提供昇腾AI处理器的超强算力,需要安装PyTorch Adapter插件用于适配PyTorch,本文介绍如何安装Pytorch框架和Pytorch Adapter插件。 本文使用ModelArts上的NPU

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  • ModelArts与DLS服务的区别?

    ModelArts与DLS服务的区别? 深度学习服务(DLS)是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务,内置大量优化的网络模型,以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术,通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是,DLS服务仅提供深度学习技术,而ModelA

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  • VR云渲游平台与其他服务的关系

    云渲游平台使用统一身份认证服务实现认证和鉴权功能。 GPU加速云服务器 GACS GPU加速云服务器GPU Accelerated Cloud Server, GACS)能够提供强大的浮点计算能力,从容应对高实时、高并发的海量计算场景。您可以在创建时选择相应规格的GPU加速云服务器。 在云

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  • 国外IP地址访问加速域名时,会通过哪个节点加速?

    国外IP地址访问加速 域名 时,会通过哪个节点加速? 国外IP地址访问加速域名时,会根据客户端访问的出口IP地址,分配相应的CDN节点服务,域名的服务范围不同,分配的节点也不同。 如果加速域名的服务范围为全球或中国大陆境外,境外IP地址访问域名时会转发到最近的节点。 如果域名的服务范

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