双gpu 深度学习_华为人工智能工程师培训-华为云

华为人工智能工程师培训

0中的Keras高层接口及TensorFlow2.0实战深度学习预备知识介绍学习算法，机器学习的分类、整体流程、常见算法，超参数和验证集，参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计深度学习概览介绍神经网络的定义与发展，深度学习的训练法则，神经网络的类型以及深度学习的应用图像识别、语音识别、机器翻译编程实验

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开发环境中不同Notebook规格资源“/cache”目录的大小

500G*0.25 GPU-0.5卡 500G*0.5 GPU-单卡 500G GPU-双卡 500G*2 GPU-四卡 500G*4 GPU-八卡 3T 昇腾-单卡 500G 昇腾-双卡 500G*2 昇腾-四卡 500G*4 昇腾-八卡 3T CPU -- 父主题：更多功能咨询

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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E CS 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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方案概述

架构需要使用到大规模的计算集群（GPU/NPU 服务器），集群中的服务器访问的数据来自一个统一的数据源，即一个共享的存储空间。这种共享访问的数据有诸多好处，它可以保证不同服务器上访问数据的一致性，减少不同服务器上分别保留数据带来的数据冗余等。另外以 AI 生态中非常流行的开源深度学习框架PyTorc

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方案概述

架构需要使用到大规模的计算集群（GPU/NPU服务器），集群中的服务器访问的数据来自一个统一的数据源，即一个共享的存储空间。这种共享访问的数据有诸多好处，它可以保证不同服务器上访问数据的一致性，减少不同服务器上分别保留数据带来的数据冗余等。另外以 AI 生态中非常流行的开源深度学习框架PyTorc

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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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负载伸缩概述

变动和固定时间周期进行负载伸缩，实现复杂场景下的负载伸缩。多场景：使用场景广泛，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。负载伸缩实现机制 UCS的负载伸缩能力是由FederatedHPA和CronFederatedHPA两种负载伸缩策略所实现的，如图1所示。

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目标集群资源规划

用于轻量级Web服务器、开发、测试环境以及中低性能数据库等场景。 GPU加速型：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。仅支持1.11及以上版本集群添加GPU加速型节点。高性能计

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安装GPU指标集成插件

暂不支持CCE纳管后的GPU加速型实例。前提条件已安装GPU驱动，未安装lspci工具的云服务器影响GPU掉卡事件的上报。如果您的弹性云服务器未安装GPU驱动，请参见GPU驱动概述安装GPU驱动。安装GPU驱动需使用默认路径。 GPU驱动安装完后，需重启GPU加速型实例，否则可能

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问答模型训练（可选）

旗舰版机器人默认支持重量级深度学习。专业版和高级版机器人如果需要使用重量级深度学习，需要先单击“重量级深度学习”，然后单击“联系我们”。图2 重量级深度学习编辑模型信息。轻量级深度学习：选填“模型描述”。图3 轻量级深度学习重量级深度学习：选择量级“中量级”或“重量级”，选填“模型描述”。

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GPU驱动不可用

方法一：重新启动，选择安装GPU驱动时的内核版本，即可使用GPU驱动。在云服务器操作列下单击“远程登录 > 立即登录”。单击远程登录操作面板上方的“发送CtrlAltDel”按钮，重启虚拟机。然后快速刷新页面，按上下键，阻止系统继续启动，选择安装GPU驱动时的内核版本进入系统

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GPU虚拟化

GPU虚拟化 GPU虚拟化概述准备GPU虚拟化资源创建GPU虚拟化应用监控GPU虚拟化资源父主题：管理本地集群

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方案概述

架构需要使用到大规模的计算集群（GPU/NPU服务器），集群中的服务器访问的数据来自一个统一的数据源，即一个共享的存储空间。这种共享访问的数据有诸多好处，它可以保证不同服务器上访问数据的一致性，减少不同服务器上分别保留数据带来的数据冗余等。另外以 AI 生态中非常流行的开源深度学习框架PyTorc

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GPT-2基于Server适配PyTorch GPU的训练推理指导

Megatron-Deepspeed是一个基于PyTorch的深度学习模型训练框架。它结合了两个强大的工具：Megatron-LM和DeepSpeed，可在具有分布式计算能力的系统上进行训练，并且充分利用了多个GPU和深度学习加速器的并行处理能力。可以高效地训练大规模的语言模型。 M

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GPU虚拟化概述

GPU虚拟化概述 UCS On Premises GPU采用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，可以完全由用户定义使用的GPU数量，提高GPU利用率。

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Namespace和Network

通用计算型”和“GPU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。

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查询作业资源规格

。查询自动学习资源规格无需此参数。 engine_id 否 Long 指定作业的引擎ID，默认为“0”。查询自动学习资源规格无需此参数。 project_type 否 Integer 项目类型。默认为“0”。 0：非自动学习项目。 1：自动学习，图像分类。 2：自动学习，物体检测。

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Namespace和Network

通用计算型”和“GPU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。

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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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华为企业人工智能高级开发者培训

培训内容培训内容说明神经网络基础介绍深度学习预备知识，人工神经网络，深度前馈网络，反向传播和神经网络架构设计图像处理理论和应用介绍计算机视觉概览，数字图像处理基础，图像预处理技术，图像处理基本任务，特征提取和传统图像处理算法，深度学习和卷积神经网络相关知识语音处理理论和应用

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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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