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

 
 

    深度学习训练时gpu的内存 更多内容
  • 创建工程

    据实际需求选择具体规格。 实例 当“开发环境”选择“WebIDE”展示,用于设置当前环境规格对应环境实例。 如果当前选定规格有环境实例,可选择已存在实例。 如果当前选定规格没有可用实例,可选择“新建一个新环境”。 单击“确定”。 进入联邦学习工程详情界面,如图1所示。界面说明如表2所示。

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  • 面向AI场景使用OBS+SFS Turbo的存储加速方案概述

    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。这种共享访问数据有诸多好处,它可以保证不同服务器上访问数据一致性,减少不同服务器上分别保留数据带来数据冗余等。另外以 AI

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  • Yaml配置文件参数配置说明

    用于指定预处理数据工作线程数。随着线程数增加,预处理速度也会提高,但也会增加内存使用。 per_device_train_batch_size 1 指定每个设备训练批次大小。 gradient_accumulation_steps 8 必须修改,指定梯度累积步数,这可以增加批次大小而不增加内存消耗。可参考表1

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  • Yaml配置文件参数配置说明

    用于指定预处理数据工作线程数。随着线程数增加,预处理速度也会提高,但也会增加内存使用。 per_device_train_batch_size 1 指定每个设备训练批次大小。 gradient_accumulation_steps 8 必须修改,指定梯度累积步数,这可以增加批次大小而不增加内存消耗。可参考表1

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  • 创建纵向联邦学习作业

    XGBoost 学习率 控制权重更新幅度,以及训练速度和精度。取值范围为0~1小数。 树数量 定义XGBoost算法中决策树数量,一个样本预测值是多棵树预测值加权和。取值范围为1~50整数。 树深度 定义每棵决策树深度,根节点为第一层。取值范围为1~10整数。 切分点数量

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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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  • Yaml配置文件参数配置说明

    用于指定预处理数据工作线程数。随着线程数增加,预处理速度也会提高,但也会增加内存使用。 per_device_train_batch_size 1 指定每个设备训练批次大小。 gradient_accumulation_steps 8 必须修改,指定梯度累积步数,这可以增加批次大小而不增加内存消耗。可参考表1

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  • 如何在代码中打印GPU使用信息

    0f}MB".format(gpu.memoryFree, gpu.memoryUsed, gpu.memoryUtil*100, gpu.memoryTotal)) 注:用户在使用pytorch/tensorflow等深度学习框架也可以使用框架自带api进行查询。 父主题: 更多功能咨询

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  • GPU驱动概述

    手动安装GPU加速型E CS GRID驱动。 如果需要实现计算加速能力,则需要安装Tesla驱动。 使用公共镜像创建计算加速型(P系列)实例默认已安装特定版本Tesla驱动。 使用私有镜像创建GPU加速型实例,如需安装Tesla驱动请参考手动安装GPU加速型ECSTesla驱动。

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  • GPU训练业务迁移至昇腾的通用指导

    GPU训练业务迁移至昇腾通用指导 训练业务迁移到昇腾设备场景介绍 训练迁移快速入门案例 PyTorch迁移精度调优 PyTorch迁移性能调优 训练网络迁移总结 父主题: GPU业务迁移至昇腾训练推理

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  • 使用模型

    使用模型 用训练模型预测测试集中某个图片属于什么类别,先显示这个图片,命令如下。 1 2 3 # display a test image plt.figure() plt.imshow(test_images[9]) 图1 显示用以测试图片 查看预测结果,命令如下。 1

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  • ModelArts与DLS服务的区别?

    ModelArts与DLS服务区别? 深度学习服务(DLS)是基于华为云强大高性能计算提供一站式深度学习平台服务,内置大量优化网络模型,以便捷、高效方式帮助用户轻松使用深度学习技术,通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是,DLS服务仅提供深度学习技术,而ModelA

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  • 查看训练作业资源占用情况

    作业列表显示作业资源利用率情况 此处作业资源利用率只涉及GPU和NPU资源。作业worker-0实例GPU/NPU平均利用率计算方法:将作业worker-0实例各个GPU/NPU加速卡每个时间点利用率汇总取平均值。 如何提高训练作业资源利用率 适当增大batch_size:较大batch_s

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  • 使用Kubeflow和Volcano实现典型AI训练任务

    Kubernetes存在问题 Kubeflow在调度环境使用是Kubernetes默认调度器。而Kubernetes默认调度器最初主要是为长期运行服务设计,对于AI、大数据等批量和弹性调度方面还有很多不足。主要存在以下问题: 资源争抢问题 TensorFlow作业包含Ps和W

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  • 面向AI场景使用OBS+SFS Turbo的存储加速方案概述

    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。这种共享访问数据有诸多好处,它可以保证不同服务器上访问数据一致性,减少不同服务器上分别保留数据带来数据冗余等。另外以 AI

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  • 提交排序任务API

    String 请求失败错误信息,请求成功无此字段。 error_code String 请求失败错误码,请求成功无此字段。 job_id Long 训练作业ID。 job_name String 训练作业名称。 create_time Long 训练作业创建时间。 示例

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  • 创建并管理工作空间

    必填,工作空间名称。 支持4~64位可见字符,名称可以包含字母、中文、数字、中划线(-)或下划线(_)。 描述 工作空间简介。支持0~256位字符。 企业项目 必填,选择绑定企业项目。当没有合适企业项目,可以单击“新建企业项目”跳转到企业项目管理页面,创建新企业项目再绑定。

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  • 负载伸缩概述

    UCS为您提供多集群工作负载自动扩缩能力。UCS负载伸缩能力可基于工作负载系统指标变动、自定义指标变动或固定时间周期对工作负载进行自动扩缩,以提升多集群工作负载可用性和稳定性。 UCS负载伸缩优势 UCS负载伸缩能力优势主要在于: 多集群:多集群场景下负载伸缩,可以对集群联邦中多个集群实行统一的负载伸缩策略。

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  • ModelArts

    更多 开发环境 在ModelArtsNotebook中使用不同资源规格训练为什么训练速度差不多? ModelArtsNotebook实例upload后,数据会上传到哪里? 开发环境中不同Notebook规格资源“/cache”目录大小 在Notebook中,如何使用昇腾多卡进行调试?

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  • 自动学习为什么训练失败?

    自动学习为什么训练失败? 当自动学习项目训练失败,请根据如下步骤排除问题。 进入当前账号费用中心,检查是否欠费。 是,建议您参考华为云账户充值,为您账号充值。 否,执行2。 检查存储图片数据OBS路径。是否满足如下要求: 此OBS目录下未存放其他文件夹。 文件名称中无特殊

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  • 自动学习训练作业失败

    训练要求,也会导致训练作业运行失败。 对于数据集中列过滤策略如下所示: 如果某一列空缺比例大于系统设定阈值(0.9),此列数据在训练将被剔除。 如果某一列只有一种取值(即每一行数据都是一样),此列数据在训练将被剔除。 对于非纯数值列,如果此列取值个数等于行数(即

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