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

 
 

    虚拟机 gpu加速 更多内容
  • 安装并配置GPU驱动

    安装并配置GPU驱动 背景信息 对于使用GPU的边缘节点,在纳管边缘节点前,需要安装并配置GPU驱动。 IEF当前支持Nvidia Tesla系列P4、P40、T4等型号GPU,支持CUDA Toolkit 8.0至10.0版本对应的驱动。 操作步骤 安装GPU驱动。 下载GPU驱动,推荐驱动链接:

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  • 安装并配置GPU驱动

    安装并配置GPU驱动 背景信息 对于使用GPU的边缘节点,在纳管边缘节点前,需要安装并配置GPU驱动。 IEF当前支持Nvidia Tesla系列P4、P40、T4等型号GPU,支持CUDA Toolkit 8.0至10.0版本对应的驱动。 操作步骤 安装GPU驱动。 下载GPU驱动,推荐驱动链接:

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  • 使用GPU虚拟化

    单个GPU卡最多虚拟化成20个GPU虚拟设备。 使用GPU虚拟化后,不支持init容器。 GPU虚拟化支持显存隔离、显存与算力隔离两种隔离模式。单个GPU卡仅支持调度同一种隔离模式的工作负载。 使用GPU虚拟化后,不支持使用Autoscaler插件自动扩缩容GPU虚拟化节点。 XGPU服务的隔离功能不支持以UVM的方式申请显存,即调用CUDA

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  • GPU节点驱动版本

    GPU节点驱动版本 选择GPU节点驱动版本 CCE推荐的GPU驱动版本列表 手动更新GPU节点驱动版本 通过节点池升级节点的GPU驱动版本 父主题: GPU调度

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  • GPU实例故障处理流程

    GPU实例故障处理流程 GPU实例故障处理流程如图1所示,对应的操作方法如下: CES监控事件通知:配置GPU的CES监控后会产生故障事件通知。 故障信息收集:可使用GPU故障信息收集脚本一键收集,也可参考故障信息收集执行命令行收集。 GPU实例故障分类列表:根据错误信息在故障分类列表中识别故障类型。

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  • 虚拟机环境配置

    虚拟机环境配置 概述 安装基础组件包(可选) 虚拟机网络配置 设置systemd超时时间参数默认值 关闭防火墙 配置DNS 服务器 (可选) 升级wicked组件(可选) 关闭虚拟机的网络管理工具(可选) 删除虚拟机网络管理工具插件(可选) 删除虚拟机的本地用户(可选) 修改DHCP配置项(可选)

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  • 虚拟机网络配置

    虚拟机网络配置 操作场景 为虚拟机配置一个可用的IP地址,使虚拟机和宿主机网络互通。 suse15系列若是不存在ifconfig及route命令,使用zypper install net-tools-deprecated命令,安装对应工具包,即可解决 操作步骤 在虚拟机上,执行以下命令,查看网卡名称。

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  • 创建空虚拟机

    创建空虚拟机 前提条件 已安装VirtualBox。 操作步骤 打开VirtualBox,单击“新建”,在弹出的“新建虚拟电脑”对话框中输入虚拟机名称,并选择类型和版本,单击“下一步”。 以Windows 2008 64bit为例,类型选择:Microsoft Windows。

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  • 优化Linux虚拟机

    优化Linux虚拟机 为了确保镜像创建的 云服务器 同时支持XEN虚拟化和KVM虚拟化,请在创建镜像前完成优化私有镜像的相关操作。 本节操作以Ubuntu 20.04操作系统为例,其他操作系统优化的具体操作请参考“优化过程(Linux)”。 安装原生的XEN和KVM驱动 执行以下命令,打开modules文件。

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  • 虚拟机日志接入

    日志项目是一个包含多个日志服务配置的整体,可以看作是一个微服务实例。 同一个微服务实例下的日志服务配置应当包含在一个日志项目中。 不同微服务实例使用完全相同的日志服务配置时,也可以共用同一个日志项目。 描述 输入日志项目描述,非必填项。 步骤二:创建日志空间 在“虚拟机日志接入”页面,选择左侧导航栏的“日志空间”。

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  • 虚拟机日志接入

    日志项目是一个包含多个日志服务配置的整体,可以看作是一个微服务实例。 同一个微服务实例下的日志服务配置应当包含在一个日志项目中。 不同微服务实例使用完全相同的日志服务配置时,也可以共用同一个日志项目。 描述 输入日志项目描述,非必填项。 步骤二:创建日志空间 在“虚拟机日志接入”页面,选择左侧导航栏的“日志空间”。

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  • 选择GPU节点驱动版本

    选择GPU节点驱动版本 使用GPU加速云服务器时,需要安装正确的Nvidia基础设施软件,才可以使用GPU实现计算加速功能。在使用GPU前,您需要根据GPU型号,选择兼容配套软件包并安装。 本文将介绍如何选择GPU节点的驱动版本及配套的CUDA Toolkit。 如何选择GPU节点驱动版本

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  • 如何处理ECC ERROR:存在待隔离页问题

    Blacklist为Yes,说明存在待隔离页,需要重新加载驱动去隔离。 处理方法 方法一: 执行以下命令,查看GPU使用情况并停掉所有占用GPU的进程。 nvidia-smi 执行以下命令,重置GPU。 nvidia-smi -r 执行以下命令,查看是否存在待隔离页。 nvidia-smi -q

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  • 显卡故障诊断及处理方法

    如何处理驱动安装报错“Unable to load the kernel module 'nvidia.ko'” 如何处理GPU虚拟机故障,在message日志中发现存在Xid报错 父主题: GPU实例故障自诊断

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  • 异构类实例安装支持对应监控的CES Agent(Linux)

    实例已安装对应驱动。 GPU加速型实例:已安装GPU驱动。 未安装GPU驱动的云服务器不支持采集GPU指标数据及上报事件。 如果您的 弹性云服务器 未安装GPU驱动,可参见(推荐)GPU加速型实例自动安装GPU驱动(Linux)。 AI加速型实例:已安装NPU驱动 未安装NPU驱动的云服务器不支持采集NPU指标数据及上报事件。

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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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  • 约束与限制

    表1 必选云服务使用限制 云服务名称 主要限制 弹性云服务器E CS 边缘可用区的ECS不支持VNC(Virtual Network Console)登录方式,建议采用SSH(Linux)或者mstsc(Windows)等方式登录。 用户如果选择GPU加速型Pi2服务器,需要额外按年购买GPU

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  • 容器服务访问虚拟机服务

    容器服务访问虚拟机服务 启动ASM-PROXY后,容器内的服务可以访问虚拟机上的服务,如下图所示。 验证流程如下: 部署虚拟机服务:在虚拟机中部署httptest应用。 部署容器服务:在CCE集群中部署容器服务tomcat。 添加虚拟机服务到网格:不同于容器服务有自动注册能力,当

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  • 如何处理用户自行安装NVIDIA驱动、CUDA软件,安装过程出错问题

    处理方法 推荐客户使用自动安装驱动脚本。根据当前华为云驱动自动安装脚本中提供的CUDA版本,按需安装。 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) 如果自动安装驱动脚本中无用户需要的目标软件版本,请联系技术支持处理。 父主题:

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  • 基于虚拟机场景

    基于虚拟机场景 前提条件 已创建ECS实例, 创建ECS请参考ECS快速入门。 已安装JDK ( 版本为1.8及以上版本 ) 并配置环境变量,详情请参考Java Downloads。 已创建未开启安全认证的ServiceComb引擎实例,详情请参考快速创建ServiceComb引擎。

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