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

 
 

    深度学习机 gpu 更多内容
  • 使用Tensorflow训练神经网络

    采用容器化方式运行,并需要大量GPU、高性能网络和存储等硬件加速能力,并且都是任务型计算,需要快速申请大量资源,计算任务完成后快速释放。本文将演示在云容器实例中创建GPU类型的负载,以tensorflow的图像分类为示例,演示在容器中直接使用GPU训练一个简单的神经网络。 优势

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  • 弹性伸缩概述

    够多的节点来调度新扩容的Pod,那么就需要为集群增加节点,从而保证业务能够正常提供服务。 弹性伸缩在CCE上的使用场景非常广泛,典型的场景包含在线业务弹性、大规模计算训练、深度学习GPU或共享GPU的训练与推理、定时周期性负载变化等。 CCE弹性伸缩 CCE的弹性伸缩能力分为如下两个维度:

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  • GPT-2基于Server适配PyTorch GPU的训练推理指导

    Ant8,包含8张GPU卡以及8张RoCE网卡。 关于Ant8裸金属 服务器 的购买,可以在华为云官网提工单至ModelArts云服务, 完成资源的申请。 步骤1 安装模型 安装Megatron-Deepspeed框架。 使用root用户SSH的方式登录GPU裸金属服务器,登录方式在华为云购买页面可以获取。

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  • Ubuntu内核与GPU驱动兼容性提醒

    Ubuntu内核与GPU驱动兼容性提醒 检查项内容 检查到集群中同时使用GPU插件和Ubuntu节点,提醒客户存在可能的兼容性问题。当Ubuntu内核版本在5.15.0-113-generic上时,GPU插件必须使用535.161.08及以上的驱动版本。 解决方案 您在升级后新创

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  • GPU推理业务迁移至昇腾的通用指导

    GPU推理业务迁移至昇腾的通用指导 简介 昇腾迁移快速入门案例 迁移评估 环境准备 模型适配 精度校验 性能调优 迁移过程使用工具概览 常见问题 父主题: GPU业务迁移至昇腾训练推理

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  • 仪表盘

    节点--XGPU设备数量 节点--XGPU设备显存分配量 GPU卡--XGPU设备显存使用率 GPU卡--XGPU设备显存分配量 GPU卡--XGPU设备显存分配率 GPU卡--XGPU设备算力使用率 GPU卡--XGPU设备数量 GPU卡--调度策略 GPU卡--不健康的XGPU设备数量 容器显存分配量

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  • 部署GPU服务支持的Cuda版本是多少?

    部署GPU服务支持的Cuda版本是多少? 默认支持Cuda版本为10.2,如果需要更高的版本,可以提工单申请技术支持。 父主题: 功能咨询

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  • 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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  • 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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  • Lite功能介绍

    ModelArts Lite又分以下2种形态: ModelArts Lite Server提供不同型号的xPU裸金属服务器,您可以通过弹性公网IP进行访问,在给定的操作系统镜像上可以自行安装加速卡相关的驱动和其他软件,使用SFS或OBS进行数据存储和读取相关的操作,满足算法工程师进行日常训练的需要。

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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

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  • 方案概述

    line并行、算子深度优化等核心能力,利用多重重要性采样算法,可实现AI降噪超分。 。 华为云自研渲染引擎:利用 云服务器 GPU能力,实现离线与实时的光线追踪渲染,照片级真实光影效果,兼容存量材质格式对接,免去设计师手动材质调参,大幅提升设计效率。 图6 GPU 图7 调参 核心

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  • 最新动态

    通用计算增强型 2 新增API:查询云服务器组列表、查询云服务器组详情 新增API:查询云服务器组列表、查询云服务器组详情。 商用 查询云服务器组列表 查询云服务器组详情 3 控制台云服务器列表页上线帮助面板 控制台云服务器列表页上线帮助面板,通过帮助面板可以获取云服务器的相关操作指导。 - -

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  • Lite Server使用流程

    ver对应的裸金属服务器,后续挂载磁盘、绑定弹性网络IP等操作可在BMS服务控制台上完成。 xPU xPU泛指GPU和NPU。 GPU,即图形处理器,主要用于加速深度学习模型的训练和推理。 NPU,即神经网络处理器,是专门为加速神经网络计算而设计的硬件。与GPU相比,NPU在神经

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  • 目标集群资源规划

    用于轻量级Web服务器、开发、测试环境以及中低性能数据库等场景。 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。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。仅支持1.11及以上版本集群添加GPU加速型节点。 高性能计

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  • CCE推荐的GPU驱动版本列表

    合适的NVIDIA驱动版本。 GPU驱动支持列表 当前GPU驱动支持列表仅针对1.2.28及以上版本的GPU插件。 如果您需要安装最新版本的GPU驱动,请将您的GPU插件升级到最新版本。 表1 GPU驱动支持列表 GPU型号 支持集群类型 机型规格 操作系统 Huawei Cloud

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  • NVIDIA GPU驱动漏洞公告(CVE-2021-1056)

    云容器引擎CCE集群和gpu-beta插件推荐安装的NVIDIA GPU驱动,尚未出现在NVIDIA官方信息中。如果将来有新的官方信息变化,我们将及时跟进帮助您升级修复。 如果您是自行选择安装的NVIDIA GPU驱动或更新过节点上的GPU驱动,请参考上图确认您安装的GPU驱动是否受该漏洞影响。

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  • ERROR6202 GPU驱动未安装

    当前节点未安装GPU驱动。未安装GPU驱动。参考GPU设备的指导文档,安装GPU驱动。

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  • GPU/NPU Pod重建风险检查异常处理

    GPU/NPU Pod重建风险检查异常处理 检查项内容 检查当前集群升级重启kubelet时,节点上运行的GPU/NPU业务容器是否可能发生重建,造成业务影响。 解决方案 请确保在业务影响可控的前提下(如业务低峰期)进行集群升级,以消减业务容器重建带来的影响; 如需帮助,请您提交工单联系运维人员获取支持。

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  • Namespace和Network

    “通用计算型”和“GPU型”两种类型的资源,创建命名空间时需要选择资源类型,后续创建的负载中容器就运行在此类型的集群上。 通用计算型:支持创建含CPU资源的容器实例及工作负载,适用于通用计算场景。 GPU型:支持创建含GPU资源的容器实例及工作负载,适用于深度学习、科学计算、视频处理等场景。

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  • 在Notebook中如何查看GPU使用情况

    面。 执行如下命令查看GPU使用情况。 nvidia-smi 查看当前Notebook实例中有哪些进程使用GPU。 方法一: python /modelarts/tools/gpu_processes.py 如果当前进程使用GPU 如果当前没有进程使用GPU 方法二: 打开文件“

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