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

 
 

    深度学习卷积gpu优化 更多内容
  • 算法优化

    算法优化 PERF05-02 通用算法优化 父主题: PERF05 性能优化

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  • 优化类

    优化类 安装Cloud-Init常见问题 安装NetworkManager后使用Cloud-Init注入密钥或密码失败怎么办? 云服务器 安装Cloud-Init可以做什么?

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  • 资源优化

    资源优化 PERF05-03 WEB场景资源优化 PERF05-04 大数据场景资源优化 父主题: PERF05 性能优化

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  • 成本优化

    成本优化 成本优化概览 资源优化 计费模式优化

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  • 自动学习

    自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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  • 功能介绍

    语音对应的文字,支持的语言包含中文普通话、方言以及英语。方言当前支持四川话、粤语和上海话。 产品优势 高识别率 基于深度学习技术,对特定领域场景的 语音识别 进行优化,识别率达到业界领先。 前沿技术 使用工业界成熟的算法,结合学术界最新研究成果,为企业提供独特竞争力优势。 支持热词

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  • 成本优化

    成本优化 在您通过成本中心了解和分析您的成本情况后,您可以确定成本偏高的原因,然后采取针对性的优化措施。 资源优化 通过CES查看DRS监控指标,及时修复失败任务、删除闲置的任务。 如果您的业务对性能稳定性要求较低,可以考虑购买较小规格的任务,以此来降低您的成本。 计费模式优化

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  • DDL优化

    DDL优化 并行DDL DDL快速超时 父主题: 内核功能

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  • 成本优化

    成本优化 在您通过成本中心了解和分析您的成本情况后,您可以确定成本偏高的原因,然后采取针对性的优化措施。 资源优化 通过CES查看RDS监控指标,例如CPU、内存、磁盘的使用率,如果当前配置过高,可以通过规格变更降低配置。 监控RDS资源闲置情况,及时删除闲置的实例。 如果您的业

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  • HIVE优化

    的资源使用情况。 接入层指标的观测 Manger的服务->Hive服务状态页面可以查看到相关的HiveServer的连接数,HQL的执行成功的统计信息。 HiveMetaStore指标的观测 在Manager的服务->Hive服务状态页面,查看HiveMetaStore当前的请求连接数量以及关键API性能。

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  • 设计优化

    设计优化 PERF05-01 设计优化 父主题: PERF05 性能优化

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  • 成本优化

    成本优化 在您通过成本中心了解和分析您的成本情况后,您可以确定成本偏高的原因,然后采取针对性的优化措施。 资源优化 通过CES查看GeminiDB Cassandra监控指标,例如CPU、内存、磁盘的使用率,如果当前配置过高,可以通过规格变更降低配置。 监控GeminiDB Ca

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  • 成本优化

    成本优化 在您通过成本中心了解和分析您的成本情况后,您可以确定成本偏高的原因,然后采取针对性的优化措施。 资源优化 通过CES查看GeminiDB Influx监控指标,例如CPU、内存、磁盘的使用率,如果当前配置过高,可以通过规格变更降低配置。 监控GeminiDB Influx资源闲置情况,及时删除闲置的实例。

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  • 资源优化

    资源优化 概述 支持的区域范围 E CS 的空闲资源优化 EVS、EIP和ELB的闲置资源优化 资源优化建议的计算规则 父主题: 成本优化

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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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  • (推荐)GPU加速型实例自动安装GPU驱动(Linux)

    (推荐)GPU加速型实例自动安装GPU驱动(Linux) 操作场景 在使用GPU加速型实例时,需确保实例已安装GPU驱动,否则无法获得相应的GPU加速能力。 本节内容介绍如何在GPU加速型Linux实例上通过脚本自动安装GPU驱动。 使用须知 本操作仅支持Linux操作系统。 本操作当前仅支持安装Tesla驱动。

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  • 节点规格说明

    2 KVM GPU加速GPU加速 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。 GPU加速云服务器包括G系列和P系列两类。其中: G系列:图形加速型弹性云服务器,适合于3D动画渲染、CAD等。

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  • 排序策略-离线排序模型

    新。 学习率:优化算法的参数,决定优化器在最优方向上前进步长的参数。默认0.001。 初始梯度累加和:梯度累加和用来调整学习步长。默认0.1。 ftrl:Follow The Regularized Leader 适用于处理超大规模数据的,含大量稀疏特征的在线学习的常见优化算法。

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  • 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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  • 确认学习结果

    确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的服务器后,输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的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”选择的“自动确认可

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  • 产品优势

    交互式分析为一体的Serverless大数据计算分析服务。线下应用可无缝平滑迁移上云,减少迁移工作量。采用批流融合高扩展性框架,为TB~EB级数据提供了更实时高效的多样性算力,可支撑更丰富的大数据处理需求。产品内核及架构深度优化,综合性能是传统MapReduce模型的百倍以上,SLA保障99

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