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

 
 

    深度学习用GPU还是FPGA 更多内容
  • GPU插件检查异常处理

    GPU插件检查异常处理 检查项内容 检查到本次升级涉及GPU插件,可能影响新建GPU节点时GPU驱动的安装。 解决方案 由于当前GPU插件的驱动配置由您自行配置,需要您验证两者的兼容性。建议您在测试环境验证安装升级目标版本的GPU插件,并配置当前GPU驱动后,测试创建节点是否正常使用。

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  • GPU虚拟化概述

    GPU虚拟化概述 CCE GPU虚拟化采用自研xGPU虚拟化技术,能够动态对GPU设备显存与算力进行划分,单个GPU卡最多虚拟化成20个GPU虚拟设备。相对于静态分配来说,虚拟化的方案更加灵活,最大程度保证业务稳定的前提下,可以完全由用户自己定义使用的GPU量,提高GPU利用率。

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  • gpu-device-plugin

    安装nvidia-fabricmanager服务 A100/A800 GPU支持 NvLink & NvSwitch,若您使用多GPU卡的机型,需额外安装与驱动版本对应的nvidia-fabricmanager服务使GPU卡间能够互联,否则可能无法正常使用GPU实例。 本文以驱动版本470.103

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  • 如何避免非GPU/NPU负载调度到GPU/NPU节点?

    如何避免非GPU/NPU负载调度到GPU/NPU节点? 问题现象 当集群中存在GPU/NPU节点和普通节点混合使用的场景时,普通工作负载也可以调度到GPU/NPU节点上,可能出现GPU/NPU资源未充分利用的情况。 问题原因 由于GPU/NPU节点同样提供CPU、内存资源,在一般

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  • 推理服务

    :推理服务发布成功,单击图标可以跳转至推理服务的快速验证界面,用户可在此界面上对当前发布的在线推理服务进行效果验证。 :推理服务发布失败,可重新发布。 等待推理服务发布成功后,单击件模型所在行,对应“操作”列的图标。 进入推理服务快速验证界面,如图1所示。 图1 推理服务快速验证界面

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  • Notebook实例常见错误

    单击Notebook的打开按钮时报“请求超时”错误? 使用CodeLab时报错kernel restart 使用SSH工具连接Notebook, 服务器 的进程被清理了,GPU使用率显示还是100% Notebook实例出现“Server Connection Error”错误 父主题: Standard Notebook

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  • GPU驱动异常怎么办?

    nvidia-smi: command not found 可能原因 云服务器 驱动异常、没有安装驱动或者驱动被卸载。 处理方法 如果未安装GPU驱动,请重新安装GPU驱动。 操作指导请参考:安装GPU驱动 如果已安装驱动,但是驱动被卸载。 执行history,查看是否执行过卸载操作。

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  • 使用Kubernetes默认GPU调度

    通过nvidia.com/gpu指定申请GPU的数量,支持申请设置为小于1的数量,比如nvidia.com/gpu: 0.5,这样可以多个Pod共享使用GPUGPU数量小于1时,不支持跨GPU分配,如0.5 GPU只会分配到一张卡上。 使用nvidia.com/gpu参数指定GPU数量时,re

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  • 支持GPU监控的环境约束

    执行以下命令,查看安装结果。 lspci -d 10de: 图1 安装结果 GPU指标采集需要依赖以下驱动文件,请检查环境中对应的驱动文件是否存在。如果驱动未安装,可参见(推荐)GPU加速型实例自动安装GPU驱动(Linux)。 Linux驱动文件 nvmlUbuntuNvidiaLibraryPath

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  • 下载开发套件

    下载开发套件 用户购买 FPGA加速云服务器 后需要获取或更新FPGA开发套件,通过GitHub开源平台可以获取FPGA加速云服务器FPGA开发套件,关于套件获取的具体操作请参见README中的“开发套件的下载”。 父主题: 使用前准备

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  • 功能介绍

    模型训练多维度可视化监控,包括训练精度/损失函数曲线、GPU使用率、训练进度、训练实时结果、训练日志等。 图15 训练指标和中间结果可视化 图16 训练过程资源监控 支持多机多卡环境下的模型分布式训练,大幅度提升模型训练的速度,满足海量样本数据加速训练的需求。 图17 支持训练过程多个GPU运行指标监控 支持在线

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  • 云容器引擎-功能总览

    中存在多个团队或项目的情况。 当前云容器实例提供“通用计算型”和“GPU加速型”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 支持区域:全部 GPU加速型 支持区域:华北-北京四、华东-上海一 创建命名空间 工作负载 工

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  • 恢复归档或深度归档存储对象

    恢复归档或深度归档存储对象 功能介绍 如果要获取归档存储或深度归档对象的内容,需要先将对象恢复,然后再执行下载数据的操作。对象恢复后,会产生一个标准存储类型的对象副本,也就是说会同时存在标准存储类型的对象副本和归档或深度归档存储类型的对象,在恢复对象的保存时间到期后标准存储类型的对象副本会自动删除。

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  • 恢复归档或深度归档存储对象

    用户授权。 注意事项 归档存储或深度归档存储的对象正在恢复的过程中,不支持修改恢复方式,不允许暂停或删除恢复任务。 数据恢复后,会产生一个标准存储类别的对象副本,即对象同时存在标准存储类别的对象副本和归档存储或深度归档存储类别的对象。归档存储或深度归档存储对象恢复完成时,对象的恢

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  • 竞价计费模式概述

    在该计费模式下,您可以以折扣价购买并使用弹性云服务器,性能与常规云服务器无异。但是当库存资源不足,或市场价格上浮超过您的预期价格时(竞价计费型实例),系统会自动释放您的云服务器资源,对这些折扣售卖的弹性云服务器进行中断回收。与“按需计费”和“包年/包月”方式购买的弹性云服务器相比,在提供同等性能的前

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  • 超过最大递归深度导致训练作业失败

    超过最大递归深度导致训练作业失败 问题现象 ModelArts训练作业报错: RuntimeError: maximum recursion depth exceeded in __instancecheck__ 原因分析 递归深度超过了Python默认的递归深度,导致训练失败。

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  • 手动更新GPU节点驱动版本

    置为GPU插件配置中指定的版本。 如果需要稳定升级GPU节点驱动,推荐使用通过节点池升级节点的GPU驱动版本。 前提条件 需要使用kubectl连接到集群,详情请参见通过kubectl连接集群。 操作步骤 如果您需要使用指定的NVIDIA驱动版本,可以在节点安装新版本GPU驱动,操作步骤如下:

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  • 兼容Kubernetes默认GPU调度模式

    兼容Kubernetes默认GPU调度模式 开启GPU虚拟化后,默认该GPU节点不再支持使用Kubernetes默认GPU调度模式的工作负载,即不再支持使用nvidia.com/gpu资源的工作负载。如果您在集群中已使用nvidia.com/gpu资源的工作负载,可在gpu-device-p

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  • GPU实例故障分类列表

    GPU实例故障分类列表 GPU实例故障的分类列表如表1所示。 表1 GPU实例故障分类列表 是否可恢复故障 故障类型 相关文档 可恢复故障,可按照相关文档自行恢复 镜像配置问题 如何处理Nouveau驱动未禁用导致的问题 ECC错误 如何处理ECC ERROR:存在待隔离页问题 内核升级问题

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  • ECS支持云审计的关键操作

    E CS 支持 云审计 的关键操作 操作场景 平台提供了云审计服务。通过云审计服务,您可以记录与云服务器相关的操作事件,便于日后的查询、审计和回溯。 前提条件 已开通云审计服务。 支持审计的关键操作列表 表1 云审计服务支持的云服务器操作列表 操作名称 资源类型 事件名称 创建云服务器 ecs createServer

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  • Serverless GPU使用介绍

    Serverless GPU使用介绍 概述 应用场景 父主题: GPU函数管理

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