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

 
 

    用gpu加速深度学习 更多内容
  • GPU设备显示异常

    是,该驱动版本与镜像可能存在兼容性问题,建议更换驱动版本,操作指导,请参考安装GPU驱动。 否,请执行下一步。 请尝试重启 云服务器 ,再执行nvidia-smi查看GPU使用情况,确认是否正常。 如果问题依然存在,请联系客服。 父主题: GPU驱动故障

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  • 应用场景

    大规模网络容器实例调度:支持大规模、高并发的容器创建和管理 随启随、按需付费:容器按需启动,按资源规格和使用时长付费 图1 大数据AI计算场景 生物基因、药物研发等科学计算 生物基因、药品研发等领域需要高性能、密集型计算,同时对成本较敏感,需要低成本、免运维的计算平台。科学计算一般都是任务型计算,快速申请大量资源,完成后快速释放。

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  • 使用Tensorflow训练神经网络

    模型进行图片分类,test_file指定哪张图片测试。 # python label_image.py --checkpoint_dir=/tmp/sfs0/train_data --test_file=/home/project/gpu-demo/airplane.jpg

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  • GPU设备检查

    GPU设备检查 功能 检查节点是否存在gpu设备,gpu驱动是否安装且运行正常。 语法 edgectl check gpu 参数说明 无 使用示例 检查节点GPU设备: edgectl check gpu 检查成功返回结果: +-----------------------+ |

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  • GPU视图

    计算公式:节点上容器显存使用总量/节点上显存总量 GPU卡-显存使用量 字节 显卡上容器显存使用总量 GPU卡-算力使用率 百分比 每张GPU卡的算力使用率 计算公式:显卡上容器算力使用总量/显卡的算力总量 GPU卡-温度 摄氏度 每张GPU卡的温度 GPU-显存频率 赫兹 每张GPU卡的显存频率 GPU卡-PCle带宽

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  • 训练任务

    计算节点:用于运行训练任务的训练节点个数。 上传模型节点:选择特定节点上传训练模型,默认使用node-0(主节点)作为上传产物节点。 选择算法。 图2 选择算法 训练算法:根据业务所需选择算法,自定义算法需提前在“训练服务 > 算法管理”中创建成功。 参数列表:由算法携带,可修改参数值。

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  • 动态加速

    终止动态加速工具,应用优化结束。 命令格式:hce-wae --stop [PID] 动态应用加速工具字符交互界面 动态应用加速工具支持字符交互界面,交互界面支持指令如图1、图2和表1所示。 图1 动态应用加速工具启动界面 图2 动态应用加速工具帮助界面 表1 动态应用加速工具字符交互界面指令

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  • 内存加速

    内存加速 内存加速概述 开启内存加速 管理映射规则 内存加速管理 父主题: 用户指南

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  • 加速集群

    加速集群 由于规格变更,当前版本已经不再支持本特性,请不要使用。 show_acce_estimate_detail 参数说明:在使用加速集群(由于规格变更,当前版本已经不再支持本特性,请不要使用)场景下(即acceleration_with_compute_pool设置为on)

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  • 准备模型训练镜像

    案例参考: 从0制作 自定义镜像 用于创建训练作业(PyTorch+CPU/GPU) 从0制作自定义镜像用于创建训练作业(MPI+CPU/GPU) 从0制作自定义镜像用于创建训练作业(Tensorflow+GPU) 从0制作自定义镜像用于创建训练作业(MindSpore+Ascend)

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  • 内存加速

    内存加速 开启内存加速,MySQL数据更新后,会把数据全部缓存到GeminiDB Redis吗? 开启内存加速,GeminiDB Redis数据会不断增长,需要扩容吗?如何进行缓存数据管理? 客户已有业务实现“db”+“缓存”,推荐使用内存加速吗?哪种场景可以让客户使用内存加速方案?

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  • 如何提升训练效率,同时减少与OBS的交互?

    如何提升训练效率,同时减少与OBS的交互? 场景描述 在使用ModelArts进行自定义深度学习训练时,训练数据通常存储在对象存储服务(OBS)中,且训练数据较大时(如200GB以上),每次都需要使用GPU资源池进行训练,且训练效率低。 希望提升训练效率,同时减少与 对象存储OBS 的交互。可通过如下方式进行调整优化。

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  • 产品优势

    产品优势 基因容器基于Kubernetes智能化基因计算任务调度和Spark等加速服务,为您提供低成本高性能的基因测序解决方案。支持对接深度学习框架,方便您深度解读报告。 秒级并发 基因容器利用容器技术的秒级并发能力,可将WGS从30小时缩短至5小时以内,对比同类竞品,使用相同样本的情况下,资源利用率大幅提升。

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  • 学习空间

    学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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  • 概述

    用户提供更加便捷、高效的GPU计算服务,有效承载AI模型推理、AI模型训练、音视频加速生产、图形图像加速加速工作负载。 GPU函数主要使用于:仿真、模拟、科学计算、音视频、AI和图像处理等场景下,使用GPU硬件加速,从而提高业务处理效率。 表1 GPU函数规格 卡型 vGPU 显存(GB)

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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 使用GPU虚拟化 兼容Kubernetes默认GPU调度模式 父主题: GPU调度

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  • 静态加速

    单个数字可与序号范围“:”一起使用,“,”分隔。例如,1,4:6表示序号1、序号4、序号5和序号6。 -l 否 / 可选 根据配置文件生成参数集并打印,不自动执行命令,不保存参数集信息。 --free 否 / 可选 不校验配置文件中参数合法性。 应用加速工具会对配置文件中的参数进行简

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  • 内存加速

    内存加速 内存加速概述 开启内存加速 管理映射规则 内存加速管理 父主题: RDS for MySQL用户指南

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  • 加速集群

    加速集群 由于规格变更,当前版本已经不再支持本特性,请不要使用。 show_acce_estimate_detail 参数说明:在使用加速集群(由于规格变更,当前版本已经不再支持本特性,请不要使用)场景下(即acceleration_with_compute_pool设置为on)

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  • 确认学习结果

    确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的 服务器 后,输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认,您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式,在创建白名单策略时可设置: “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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  • 异构类实例安装支持对应监控的CES Agent(Windows)

    。 如果您的 弹性云服务器 未安装GPU驱动,可参见(推荐)自动安装GPU加速型E CS GPU驱动(Windows)。 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,否则可能导致采集GPU指标及上报GPU事件失败。 GPU驱动正常安装后,最多10分钟将在控制台看到采集到的GPU指标数据。

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