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

 
 

    云 gpu 更多内容
  • 准备GPU虚拟化资源

    准备GPU虚拟化资源 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。本文介绍如何在GPU节点上实现GPU的调度和隔离能力。 前提条件 配置 支持版本 集群版本 v1.23.8-r0、v1.25

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  • 训练作业找不到GPU

    GPU。 处理方法 根据报错提示,请您排查代码,是否已添加以下配置,设置该程序可见的GPU: os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0,1,2,3,4,5,6,7' 其中,0为 服务器 GPU编号,可以为0,1,2,3等,表明对程序可见的GP

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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

    bash mirrors_source.sh 更多内容,请参见如何使用自动化工具配置华为镜像源(x86_64和ARM)? 执行以下命令,安装lspci工具。 CentOS系统: yum install pciutils Ubuntu系统: apt install pciutils

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  • CCE AI套件(NVIDIA GPU)插件使用DCGM-Exporter监控GPU指标

    丰富的GPU监控指标,功能特性如下: GPU行为监控 GPU配置管理 GPU Policy管理 GPU健康诊断 GPU级别统计和线程级别统计 NVSwitch配置和监控 本文基于CCE云原生监控插件和DCGM Exporter实现丰富的GPU观测场景,常用指标请参见GPU监控指标

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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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  • 兼容Kubernetes默认GPU调度模式

    etes默认GPU调度模式(支持使用nvidia.com/gpu资源的工作负载)。 在工作负载中声明nvidia.com/gpu资源(即配置nvidia.com/gpu为小数,例如0.5)时将通过虚拟化GPU提供,实现GPU显存隔离,按照设定值的百分比为容器分配GPU显存(例如分配0

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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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  • T4 GPU设备显示异常

    T4 GPU设备显示异常 问题描述 使用NVIDIA Tesla T4 GPU云服务器,例如Pi2或G6规格,执行nvidia-smi命令查看GPU使用情况时,显示如下: No devices were found 原因分析 NVIDIA Tesla T4 GPU是NVIDIA的新版本,默认使用并开启GSP

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  • 如何处理GPU掉卡问题

    a1),请继续按照处理方法处理;如果查找不到显卡或者显示状态为rev ff,请根据显卡故障诊断及处理方法进行故障诊断。规格对应显卡数量可以通过GPU加速型查询。 lspci | grep -i nvidia 处理方法 非CCE集群场景,建议尝试自行重装驱动,或升级驱动版本后执行nvidi

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  • ERROR6203 GPU驱动未启动

    当前节点未启动GPU驱动。GPU驱动未启动。检查GPU当前状态:systemctl status nvidia-drivers-loader若nvidia驱动未启动,则启动nvidia驱动:systemctl start nvidia-drivers-loadersystemctl start nvidia-drivers-loader如

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  • CCE AI套件(NVIDIA GPU)版本发布记录

    适配OS Ubuntu22.04 GPU驱动目录自动挂载优化 1.2.24 v1.19 v1.21 v1.23 v1.25 节点池支持配置GPU驱动版本 支持GPU指标采集 1.2.20 v1.19 v1.21 v1.23 v1.25 设置插件别名为gpu 1.2.17 v1.15 v1

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  • ERROR6201 无GPU设备

    错误码说明 未检查到当前节点存在GPU设备 可能原因 GPU卡类型不匹配,当前IEF仅支持nvidia的GPU设备 GPU设备节点未检测到 处理措施 非nvidia的GPU卡。 安装IEF软件时,不使能GPU设备,或更换nvidia的GPU卡。 未检测到GPU设备。 尝试重启节点。 父主题:

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  • GPU插件关键参数检查异常处理

    GPU插件关键参数检查异常处理 检查项内容 检查CCE GPU插件中部分配置是否被侵入式修改,被侵入式修改的插件可能导致升级失败。 解决方案 使用kubectl连接集群。 执行以下命令获取插件实例详情。 kubectl get ds nvidia-driver-installer

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  • GPU业务迁移至昇腾训练推理

    GPU业务迁移至昇腾训练推理 ModelArts昇腾迁移调优工具总览 GPU训练业务迁移至昇腾的通用指导 基于AIGC模型的GPU推理业务迁移至昇腾指导 GPU推理业务迁移至昇腾的通用指导 基于advisor的昇腾训练性能自助调优指导 Dit模型PyTorch迁移与精度性能调优 msprobe工具使用指导

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  • 步骤四:设备连接

    平台并接入分配的GPU云服务器,Windows PC或者浏览器中呈现GPU云服务器内实时渲染的3D应用画面。 前提条件: 已在VR云渲游平台成功创建3D应用。 已完成安装渲游Windows SDK开发或者渲游Web SDK集成开发。 创建的GPU加速云服务器为“闲置”状态。

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  • 自定义镜像方式创建GPU函数

    自定义镜像 方式创建GPU函数 FunctionGraph支持通过容器镜像方式创建的函数启用GPU功能,进而帮助用户有效地解决GPU长驻使用方式导致的资源浪费、高成本、低弹性等问题,为用户提供更加便捷、高效的GPU计算服务。 约束与限制 GPU型号当前仅支持NVIDIA-T4。 创建GPU函数

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  • VR云渲游平台与其他服务的关系

    在云渲游平台中进行应用内容渲染的是GPU加速云服务器中支持渲染的图形实例。 单击了解更多GPU加速型相关信息。 虚拟私有 VPC 虚拟私有(Virtual Private Cloud, VPC)为弹性云服务器提供一个逻辑上完全隔离的虚拟网络环境。您可以完全掌控自己的虚拟网络,包

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  • G系列弹性云服务器GPU驱动故障

    G系列弹性云服务器GPU驱动故障 问题描述 在Windows系统的G系列弹性云服务器中,无法打开NVIDIA 控制面板,GPU驱动无法使用或GPU驱动显示异常。 可能原因 GPU驱动状态异常。 处理方法 打开Windows设备管理器,在显示适配器中查看GPU驱动状态。 GPU驱动显示

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  • Ubuntu内核与GPU驱动兼容性提醒

    Ubuntu内核与GPU驱动兼容性提醒 检查项内容 检查到集群中同时使用GPU插件和Ubuntu节点,提醒客户存在可能的兼容性问题。当Ubuntu内核版本在5.15.0-113-generic上时,GPU插件必须使用535.161.08及以上的驱动版本。 解决方案 您在升级后新创

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