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

 
 

    深度学习对GPU的要求 更多内容
  • 对系统的要求

    Direct协议进行连接时,系统弹出连接确认对话框做自动同意处理。 系统需支持GPS定位、Wi-Fi定位、基站定位等多种定位方式 系统需支持通讯 系统需默认指定应用(应用包名范围为以“com.huawei.isdp.safetyhelmet.”为前缀,签名指纹公钥为:“FD:99:7F:7

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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选择 LlamaFactory框架使用两种训练框架: DeepSpeed和Accelerate都是针对深度学习训练加速工具,但是它们实现方式和应用场景有所不同。 DeepSpeed是一种深度学习加速框架,主要针对大规模模型和大规模数据集训练。D

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  • GPU加速型

    环境使用。使用控制台远程登录方式无法使用物理GPU能力。 在不支持远程登录情况下,可以使用Windows远程桌面mstsc,或者第三方桌面协议。如VNC工具。 GPU加速型实例支持镜像 表2 GPU加速型实例支持镜像 类别 实例 支持镜像 图形加速型 G6v CentOS

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  • 约束与限制

    约束与限制 本章介绍CCI相关使用限制,以便于您更好地使用CCI。 CCI实例限制 下表为CCI实例相关使用限制。 限制项 限制描述 创建CCI实例用户账号限制 已通过实名认证。 单个用户资源数量和容量配额限制 云容器实例单个用户资源数量和容量限定了配额,您可以登录华为云控制台,在“资源

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  • CloudPond对网络的要求是怎样的?

    CloudPond网络要求是怎样? 用户使用CloudPond,在EIP地址、网络设备和链路等方面有一定要求,请您参考部署要求“网络要求”进行详细了解。 父主题: 网络连接

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  • 创建预测分析自动学习项目时,对训练数据有什么要求?

    y-mm-dd等)数据。 如果某一列取值只有一种,会被视为无效列。请确保标签列取值至少有两个且无数据缺失。 标签列指的是在训练任务中被指定为训练目标的列,即最终通过该数据集训练得到模型时输出(预测项)。 除标签列外数据集中至少还应包含两个有效特征列(列取值至少有两个且数据缺失比例低于10%)。

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  • 自动学习的每个项目对数据有哪些要求?

    适当增加训练数据,会提升模型精度。声音分类建议每类音频至少20条,每类音频总时长至少5分钟。 建议训练数据和真实识别场景声音保持一致并且每类音频尽量覆盖真实环境所有场景。 训练集数据质量对于模型精度有很大影响,建议训练集音频采样率和采样精度保持一致。 标注质量对于最终模型精度有极

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  • 卸载GPU加速型ECS的GPU驱动

    64位操作系统为例,介绍GPU加速 云服务器 卸载NVIDIA驱动(驱动版本462.31)操作步骤。 登录弹性 服务器 。 单击“开始”,打开“控制面板”。 在控制面板中,单击“卸载程序”。 图1 单击卸载程序 右键单击要卸载NVIDIA驱动,单击“卸载/更改”。 图2 卸载驱动 在弹出“NVIDIA

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  • 大数据分析

    运行越来越多CPU资源来提供充足算力。采用按需实例会在成本可控上遇到较大挑战。 竞享实例应用 客户通过使用竞享实例来降低用云成本,并在预算范围内尽可能扩大集群规模,提升业务效率。客户要面对最大挑战是一定概率实例终止情况,通过保留一定量按需实例作为竞享实例BackUP

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  • 什么是云容器引擎

    用,获得灵活弹性算力资源,简化计算、网络、存储资源管理复杂度。 适合极致性能、资源利用率提升和全场景覆盖有更高诉求客户。 适合具有明显波峰波谷特征业务负载,例如在线教育、电子商务等行业。 规格差异 网络模型 云原生网络1.0:面向性能和规模要求不高场景。 容器隧道网络模式

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  • 准备模型训练镜像

    Torch,MindSpore等常用深度学习任务基础镜像,镜像里已经安装好运行任务所需软件。当基础镜像里软件无法满足您程序运行需求时,您还可以基于这些基础镜像制作一个新镜像并进行训练。 训练作业预置框架介绍 ModelArts中预置训练基础镜像如下表所示。 表1 ModelArts训练基础镜像列表

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  • 多活架构对业务是有要求的吧?

    多活架构业务是有要求吧? 是有要求,在应用层是需要业务做一定改造,华为侧也会提供容灾规范指导咨询等。 父主题: 多活容灾方案相关问题

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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模型分布式训练,大幅度提升模型训练速度,满足海量样本数据加速训练需求。 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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  • 方案概述

    训练数据读取要尽量读得快,减少计算 I/O 等待,而 Checkpoint主要要求高吞吐、减少训练中断时间。 文件接口方式数据共享访问:由于 AI 架构需要使用到大规模计算集群(GPU/NPU服务器),集群中服务器访问数据来自一个统一数据源,即一个共享存储空间

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  • 调度概述

    业务优先级保障调度 根据业务重要性和优先级,设置自定义策略业务占用资源进行调度,确保关键业务资源优先级得到保障。 业务优先级保障调度 AI任务性能增强调度 根据AI任务工作性质、资源使用情况,设置对应调度策略,可以增强集群业务吞吐量,提高业务运行性能。 AI任务性能增强调度

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  • 管理GPU加速型ECS的GPU驱动

    管理GPU加速型E CS GPU驱动 GPU驱动概述 Tesla驱动及CUDA工具包获取方式 (推荐)自动安装GPU加速型ECSGPU驱动(Linux) (推荐)自动安装GPU加速型ECSGPU驱动(Windows) 手动安装GPU加速型ECSGRID驱动 手动安装GPU加速型ECS的Tesla驱动

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  • 深度诊断ECS

    深度诊断ECS 操作场景 ECS支持操作系统深度诊断服务,提供GuestOS内常见问题自诊断能力,您可以通过方便快捷自诊断服务解决操作系统内常见问题。 本文介绍支持深度诊断操作系统版本以及诊断结论说明。 约束与限制 该功能依赖云运维中心(Cloud Operations

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  • 实验对我课程学习有什么帮助?

    实验我课程学习有什么帮助? 每个微认证实验与课程相匹配,通过实验实践操作与练习可以加深课程学习与理解,获得场景化技能提升。 父主题: 微认证实验常见问题

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  • SOW的输出要求

    SOW输出要求 SOW(项目工作说明书)需要在项目启动一个月内输出反馈。 父主题: 项目报备

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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、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

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  • 创建共享资源池

    共享资源池由云容器实例CCI服务 Serverless Container(无服务器容器)引擎支撑。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,通过简单配置即可快速创建容器负载。如果作业是成熟稳定,建议您使用云容器实例环境,可以省去资源关注。 创建步骤

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