深度学习如何实现gpu加速_各个模型深度学习训练加速框架的选择-华为云

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的选择 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的工具，但是它们的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的训练。D

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深度学习模型预测

深度学习模型预测深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域， DLI 服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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GPU加速型

GPU加速型云服务器包括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。 P系列：计算加速型或推理加速型弹性云服务器，适合于深度学习、科学计算、CAE等。为了保障GPU加速型云服务器高可靠、高可用和高性能，该类型云服务器的公共镜像中会默认预置带GPU监控的CES

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深度学习模型预测

深度学习模型预测深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域，DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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GPU驱动概述

GPU驱动概述 GPU驱动概述在使用GPU加速型实例前，请确保实例已安装GPU驱动以获得相应的GPU加速能力。 GPU加速型实例支持两种类型的驱动：GRID驱动和Tesla驱动。当前已支持使用自动化脚本安装GPU驱动，建议优先使用自动安装方式，脚本获取以及安装指导请参考（推荐

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卸载GPU加速型ECS的GPU驱动

卸载GPU加速型E CS 的GPU驱动操作场景当GPU加速型云服务器需手动卸载GPU驱动时，可参考本文档进行操作。 GPU驱动卸载命令与GPU驱动的安装方式和操作系统类型相关，例如： Windows操作系统卸载驱动 Linux操作系统卸载驱动 Windows操作系统卸载驱动以Windows

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管理GPU加速型ECS的GPU驱动

管理GPU加速型ECS的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ECS的GPU驱动（Linux）（推荐）自动安装GPU加速型ECS的GPU驱动（Windows）手动安装GPU加速型ECS的GRID驱动手动安装GPU加速型ECS的Tesla驱动

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如何配置Pod使用GPU节点的加速能力？

如何配置Pod使用GPU节点的加速能力？问题描述我已经购买了GPU节点，但运行速度还是很慢，请问如何配置Pod使用GPU节点的加速能力。解答方案1：建议您将集群中GPU节点的不可调度的污点去掉，以便GPU插件驱动能够正常安装，同时您需要安装高版本的GPU驱动。如果您的

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功能介绍

部分深度学习模型参数一键式模型部署和API发布，提供深度学习模型的快速部署功能，支持GPU资源分配、弹性扩容、模型迭代发布、应用监控和统计分析，轻松实现AI能力服务化。图19 模型部署发布平台平台基于模型训练结果，面向典型业务场景与应用需求，可提供遥感影像在线智能解译能力，包括遥感影像的单

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（推荐）自动安装GPU加速型ECS的GPU驱动（Linux）

（推荐）自动安装GPU加速型ECS的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。

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使用自动学习实现预测分析

使用自动学习实现预测分析准备预测分析数据创建预测分析项目训练预测分析模型部署预测分析服务父主题：使用自动学习实现零代码AI开发

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全球加速如何根据时延实现流量调度？

全球加速如何根据时延实现流量调度？流量调度是指配置到不同终端节点组的流量比例。如果监听器中有多个终端节点组，分配流量时优先选择时延最低的终端节点组，并按照该终端节点组的流量调度值分配流量，然后再向其他终端节点组分配其余流量。示例：如图1所示，某跨国企业在深圳和香港分别开设了

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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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约束与限制

NVIDIA GPU驱动版本 CUDA Toolkit版本 460.106 CUDA 11.2.2 Update 2 及以下 418.126 CUDA 10.1 (10.1.105)及以下 GPU镜像 CUDA和cuDNN都是与GPU相关的技术，用于加速各种计算任务，特别是深度学习任务。在使用NVIDIA

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（推荐）自动安装GPU加速型ECS的GPU驱动（Windows）

（推荐）自动安装GPU加速型ECS的GPU驱动（Windows）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Windows实例上通过脚本自动安装GPU驱动。使用须知如果GPU加速型实例已安装G

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什么是医疗智能体

支持十亿节点、百亿边的超大规模图数据库查询，提供适用于基因和生物网络数据的图深度学习算法。拥有基于基因组数据自动深度学习的技术框架AutoGenome，深度融合人工智能技术，产生更加便捷、快速、准确、可解释的医疗智能模型，加速医疗大健康行业的研究工作。成熟的权限管理体系，保障数据安全的同时，确保团队高效协作。

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通过Gcc/Clang实现构建加速

使用构建加速能力需要额外购买配套构建加速包，构建加速包因加速原理以及效果的不同，共有三种规格以供购买，规格介绍及购买指南请参考购买构建加速包。用户基于自定义执行机的构建，无法使用构建加速能力。配置CMake构建加速（图形化构建）通过项目入口方式访问CodeArts Build服务首页。单击需要配置构建加速的构建任务名称。

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最新动态

2021年6月序号功能名称功能描述阶段相关文档 1 GPU加速型，新增P2s型弹性云服务器。 P2s型弹性云服务器采用NVIDIA Tesla V100 GPU，能够提供超高的通用计算能力，适用于AI深度学习、科学计算，在深度学习训练、科学计算、计算流体动力学、计算金融、地震分析、

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创建共享资源池

选择命名空间，如未创建，单击“创建命名空间”。命名空间类型分为“通用计算型”和“GPU加速型”：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加速型：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。访问密钥单击“点击上传”，

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使用Kubeflow和Volcano实现典型AI训练任务

，集群有4块GPU卡，TFJob1和TFJob2作业各自有4个Worker，TFJob1和TFJob2各自分配到2个GPU。但是TFJob1和TFJob2均需要4块GPU卡才能运行起来。这样TFJob1和TFJob2处于互相等待对方释放资源，这种死锁情况造成了GPU资源的浪费。亲和调度问题

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GPU加速云服务器出现NVIDIA内核崩溃，如何解决？

GPU加速云服务器出现NVIDIA内核崩溃，如何解决？问题描述 GPU加速型云服务器在运行过程中发生crash，重启云服务器后检查日志，发现没有打印NVIDIA驱动堆栈日志。图1 堆栈日志信息可能原因云服务器在运行过程中遇到NVIDIA官方驱动bug，导致云服务器内核崩溃。

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