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

 
 

    怎样用gpu做深度学习 更多内容
  • 面向AI场景使用OBS+SFS Turbo的存储加速方案概述

    全新的挑战。 高吞吐的数据访问挑战:随着企业使用 GPU/NPU 越来越多,底层存储的 IO 已经跟不上计算能力,企业希望存储系统能提供高吞吐的数据访问能力,充分发挥 GPU/NPU 的计算性能,包括训练数据的读取,以及为了容错的检查点(以下简称Checkpoint)保存和加载

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  • 监控GPU资源指标

    cce_gpu_memory_used GPUGPU显存使用量 cce_gpu_memory_total GPUGPU显存总量 cce_gpu_memory_free GPUGPU显存空闲量 cce_gpu_bar1_memory_used GPUGPU bar1

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  • 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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  • 迁移学习

    迁移学习 如果当前数据集的特征数据不够理想,而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候,可以使用特征迁移功能,将理想数据集的特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前,请先完成如下操作: 将源数据集和目标数据集导入系统,详细操作请参见数据集。 创建迁移数据

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  • 学习项目

    更多设置:添加协同人 图7 添加协同人 协同人默认可以查看学习项目 协同人可对学习项目进行查询、任务分派、阅卷、编辑、报名设置、设置循环任务、自动分派的设置,具体允许协同人对该项目如何设置取决于管理员是否勾选具体操作。 协同人对该项目进行分派时,分派的对象取决于协同人数据权限设置的选择范围

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  • 学习目标

    学习目标 掌握座席侧的前端页面开发设计。 父主题: 开发指南

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  • 管理GPU加速型ECS的GPU驱动

    管理GPU加速型E CS GPU驱动 GPU驱动概述 Tesla驱动及CUDA工具包获取方式 (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ECS的GPU驱动(Windows) 手动安装GPU加速型ECS的GRID驱动 手动安装GPU加速型ECS的Tesla驱动

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  • 面向AI场景使用OBS+SFS Turbo的存储加速方案概述

    全新的挑战。 高吞吐的数据访问挑战:随着企业使用 GPU/NPU 越来越多,底层存储的 IO 已经跟不上计算能力,企业希望存储系统能提供高吞吐的数据访问能力,充分发挥 GPU/NPU 的计算性能,包括训练数据的读取,以及为了容错的检查点(以下简称Checkpoint)保存和加载

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  • GPU驱动故障

    GPU驱动故障 G系列弹性 服务器 GPU驱动故障 GPU驱动异常怎么办? GPU驱动不可用 GPU设备显示异常 T4 GPU设备显示异常 GPU实例启动异常,查看系统日志发现NVIDIA驱动空指针访问怎么办?

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  • 调度概述

    使用Kubernetes默认GPU调度 GPU虚拟化 GPU虚拟化能够动态对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。 GPU虚拟化 NPU调度

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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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  • 准备GPU资源

    准备GPU资源 本文介绍如何在使用GPU能力前所需要的基础软件、硬件规划与准备工作。 基础规划 配置 支持版本 集群版本 v1.25.15-r7及以上 操作系统 华为云欧拉操作系统 2.0 系统架构 X86 GPU类型 T4、V100 驱动版本 GPU虚拟化功能仅支持470.57

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  • 监控GPU资源

    监控GPU资源 本章介绍如何在UCS控制台界面查看GPU资源的全局监控指标。 前提条件 完成GPU资源准备。 当前本地集群已创建GPU资源。 当前本地集群开启了监控能力。 GPU监控 登录UCS控制台,在左侧导航栏选择“容器智能分析”。 选择对应的集群并开启监控,详细操作请参照集群开启监控。

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  • 创建GPU应用

    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。 指定nvidia.com/gpu后,在调度时不会将负载调

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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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  • 创建共享资源池

    选择命名空间,如未创建,单击“创建命名空间”。命名空间类型分为“通用计算型”和“GPU加速型”: 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加速型: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。 访问密钥 单击“点击上传”,

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  • 做结果表

    行锁:该场景通常为同一主键数据的并发更新造成行锁,该情况可以通过对数据key by解决,key by必须根据数据库主键,保证同一个主键数据会在同一个并发中,破坏掉并发更新的条件,无法造成死锁。Flink SQLkey by需要Flink本身支持,对于 DLI / MRS 均能实现,如MRS

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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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  • 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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  • 使用模型

    Online暂不支持GPU加速,建议安装tensorflow-cpu减小磁盘占用,并加快安装速度。 鲲鹏镜像暂时无法安装TensorFlow,敬请期待后续更新。 父主题: 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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