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

 
 

    深度学习中gpu作用 更多内容
  • 训练任务

    停止任务 对于运行、等待的任务,用户可以单击操作栏的“停止”终止任务。 训练任务相关操作与任务所处状态约束关系请见下表: 表2 训练任务相关操作与任务所处状态约束 作业状态 重建 删除 停止 排队 - √ √ 提交 - - - 提交失败 √ √ - 运行 - - √ 运行异常

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  • 成长地图

    CCE云容器引擎是否支持负载均衡? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? 更多 远程登录 应用容器化改造介绍

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  • Standard自动学习

    索最优特征变换和基于信息熵上限近似模型的贝叶斯优化自动调参,从企业关系型(结构化)数据,自动学习数据特征和规律,智能寻优特征&ML模型及参数,准确性甚至达到专家开发者的调优水平 图1 自动学习流程 父主题: Standard功能介绍

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  • Standard自动学习

    Standard自动学习 功能咨询 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线

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  • 学习各地管局政策

    学习各地管局政策 各地区管局备案政策不定期更新,本文档内容供您参考,具体规则请以各管局要求为准。 各地区管局备案要求 华北各省管局要求 华东各省管局要求 华南各省管局要求 华中各省管局要求 西北各省管局要求 西南各省管局要求 东北各省管局要求

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  • 命名空间

    法。适用于用户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,后续创建的负载容器就运行在此类型的集群上。 通用计算型:支持创建含CPU资源的容器实例,适用于通用计算场景。 GPU加速型:支持创建含G

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  • x86 V4实例(CPU采用Intel Broadwell架构)

    SSD 2 x 2*10GE GPU加速GPU加速型实例包括计算加速型(P系列)和图形加速型(G系列),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。特别适合于深度学习、科学计算、CAE、3D动画渲染、CAD等应用。 表5 GPU加速型规格详情 规格名称/ID CPU

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  • SDK生成私钥和证书方法中的identityName作用是什么?

    SDK生成私钥和证书方法的identityName作用是什么? identityName是生成用户证书时需要填入的一个参数,会写入作为证书的commonName,方便业务将自己已有的用户与数字资产链的用户做好映射关系。同样的identityName,根据业务需要,可以生成任意个数的私钥和证书。

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  • ModelArts最佳实践案例列表

    第三方案例来源为华为云开发者社区“云驻计划”。由于ModelArts产品的持续更新和迭代,第三方案例的界面和步骤可能因时效性而与最新产品有所差异,仅供学习和参考。 表5 第三方案例列表 分类 文章名称 作者 Standard自动学习 2步打通ModelArts和Astro实现AI应用落地 胡琦 Standard开发环境

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  • IAM 身份中心

    CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? 更多 远程登录 应用容器化改造介绍 应用容器化改造流程 步骤1:对应用进行分析 步骤2:准备应用运行环境

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  • 华为企业人工智能高级开发者培训

    图像搜索 服务 语音处理实验 介绍语音预处理, 语音合成 语音识别 服务 自然语言处理 实验 介绍中文文本分词、TF-IDF特征处理、Word2Vec、Doc2Vec,自然语言处理和 对话机器人 服务 ModelArts平台开发实验 介绍自动学习、数据管理、深度学习预置算法、深度学习自定义基础算法和进阶算法

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  • 创建联邦学习工程

    创建联邦学习工程 创建工程 编辑代码(简易编辑器) 编辑代码(WebIDE) 模型训练 父主题: 模型训练

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  • Standard自动学习

    Standard自动学习 使用ModelArts Standard自动学习实现口罩检测 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

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  • 使用AutoGenome镜像

    步骤1:订阅镜像 使用AutoGenome镜像前,需要您在资产市场订阅该镜像。 在“资产市场”查找“autogenome”镜像。 单击界面右侧“订阅”图标,订阅该镜像。 订阅的镜像将显示在“项目管理 > 镜像”页面的镜像列表。 步骤2:创建Notebook 在“项目管理 > 开发”

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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 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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  • 路网数字化服务-成长地图

    CCE云容器引擎是否支持负载均衡? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? 更多 远程登录 应用容器化改造介绍

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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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  • 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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  • 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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  • 使用GPU虚拟化

    配置工作负载信息。 在“容器配置>基本信息”设置xGPU配额: 显存:显存值单位为MiB,需为正整数,且为128的倍数。若配置的显存超过单张GPU卡的显存,将会出现无法调度状况。 算力:算力值单位为%,需为5的倍数,且最大不超过100。 当显存设置为单张GPU卡的容量上限或算力设置为100%时,将会使用整张GPU卡。

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  • GPU实例故障处理流程

    类列表识别故障类型。 非硬件故障自恢复处理方法:这类问题可以根据指导自行排查恢复。 显卡故障诊断及处理方法:这类问题可以根据指导确认后联系技术支持。 联系技术支持人员:无法自恢复请提交工单联系技术支持人员获取帮助。 图1 GPU实例故障处理流程 父主题: GPU实例故障自诊断

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