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AI Gallery中的免費(fèi)GPU算力最多同時(shí)支持多少人在線？
多元算力賣場(chǎng) 提供高性價(jià)比的鯤鵬、GPU、CPU 優(yōu)質(zhì)算力，助您一站式上云 前往主會(huì)場(chǎng) GPU特惠 高性價(jià)比特惠 更多活動(dòng)推薦 GPU特惠 GPU特惠 高性價(jià)比特惠 高性價(jià)比特惠 更多活動(dòng)推薦 更多活動(dòng)推薦 GPU特惠 GPU特惠 高性價(jià)比專區(qū) 高性價(jià)比專區(qū) 返回頂部 收起導(dǎo)航 GPU特惠專區(qū)
支持NVIDIA Tesla P4 GPU卡，單實(shí)例最大支持4張P4 GPU卡。 提供GPU硬件直通能力。 單GPU單精度計(jì)算能力最高5.5 TFLOPS。 單GPU INT8計(jì)算能力最高22 TOPS。 單GPU提供8GiB ECC顯存，帶寬192GiB/s。 GPU內(nèi)置硬件視頻編解碼引擎，
在“容器配置 > 基本信息 >GPU配額”中選擇對(duì)應(yīng)的調(diào)度方式，并在下方填寫需要的資源量。默認(rèn)GPU調(diào)度包括“GPU整卡”和“共享模式”，具體介紹如下： GPU整卡：表示GPU整卡調(diào)度，即該容器將獨(dú)立使用GPU卡，系統(tǒng)不會(huì)將該卡劃分給其他容器使用。 共享模式：表示GPU共享調(diào)度，即多個(gè)容器
適用于GPU加速實(shí)例的鏡像列表 查看更多 驅(qū)動(dòng)和工具包 驅(qū)動(dòng)和工具包 GPU加速型實(shí)例自動(dòng)安裝GPU驅(qū)動(dòng)（Linux） GPU加速型實(shí)例安裝GRID/vGPU驅(qū)動(dòng) GPU加速型實(shí)例卸載GPU驅(qū)動(dòng) 查看更多 驅(qū)動(dòng)故障 驅(qū)動(dòng)故障 GPU實(shí)例故障處理流程 GPU驅(qū)動(dòng)故障 異構(gòu)類實(shí)例安裝支持對(duì)應(yīng)監(jiān)控的CES Agent（Linux）
表1 GPU計(jì)算單元 名稱 算力配置 描述 GPU計(jì)算單元-匯聚型-2Pi2 GPU計(jì)算單元-擴(kuò)展型-2Pi2 2Pi2 適用于需要使用Pi2規(guī)格虛擬機(jī)業(yè)務(wù)的場(chǎng)景-2*Pi2 父主題： 計(jì)算資源規(guī)格
啟集群內(nèi)的其他GPU節(jié)點(diǎn)。 GPU驅(qū)動(dòng)支持列表 當(dāng)前GPU驅(qū)動(dòng)支持列表僅針對(duì)1.2.28及以上版本的CCE AI套件（NVIDIA GPU）插件。 如果您需要安裝最新版本的GPU驅(qū)動(dòng)，請(qǐng)將您的CCE AI套件（NVIDIA GPU）插件升級(jí)到最新版本。 表3 GPU驅(qū)動(dòng)支持列表中
GPU負(fù)載 使用Tensorflow訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
預(yù)期輸出表明，GPU節(jié)點(diǎn)上的顯存總量為16160 MiB，由于示例Pod暫未使用GPU程序，因此顯存使用量為0MiB。 相關(guān)文檔 GPU虛擬化兼容Kubernetes默認(rèn)GPU調(diào)度 GPU虛擬化多卡均分調(diào)度 GPU彈性伸縮 GPU監(jiān)控 GPU故障處理 父主題： GPU虛擬化
GPU虛擬化多卡均分調(diào)度 在AI訓(xùn)練、推理和科學(xué)計(jì)算中，單張GPU常因算力或顯存不足無(wú)法滿足需求，因此需要多張GPU卡協(xié)同工作。然而，使用多張GPU卡協(xié)同工作時(shí)，直接分配整張GPU可能導(dǎo)致資源浪費(fèi)，尤其是當(dāng)任務(wù)僅需使用部分顯存或算力時(shí)。GPU虛擬化的多卡均分調(diào)度功能允許任務(wù)跨多張
Gauge % GPU進(jìn)程 表示GPU算力的使用量，即GPU負(fù)載實(shí)際使用的GPU卡算力。算力以整卡的1%為單位，例如30%表示GPU負(fù)載實(shí)際使用GPU卡中30%的算力。 不開(kāi)啟GPU虛擬化：該指標(biāo)數(shù)值與cce_gpu_utilization相同。 開(kāi)啟GPU虛擬化：該指標(biāo)數(shù)值與
節(jié)點(diǎn)池級(jí)別的GPU虛擬化。 集群級(jí)別的GPU虛擬化： 開(kāi)啟“GPU配置 > GPU虛擬化”，開(kāi)啟后，全局默認(rèn)開(kāi)啟GPU虛擬化，支持單GPU卡的算力與顯存切分。 在“集群默認(rèn)驅(qū)動(dòng)”的中選擇支持GPU虛擬化的驅(qū)動(dòng)。 在頁(yè)面右下角單擊“確認(rèn)配置”。 圖1 開(kāi)啟集群級(jí)別GPU虛擬化 節(jié)點(diǎn)池級(jí)別的GPU虛擬化：安裝2
節(jié)點(diǎn)上開(kāi)啟了GPU虛擬化且有多張GPU卡時(shí)，如果GPU資源不足，不支持搶占其他Pod的GPU資源。 實(shí)現(xiàn)GPU虛擬化 準(zhǔn)備GPU虛擬化資源：準(zhǔn)備支持GPU虛擬化的節(jié)點(diǎn)資源。 使用GPU虛擬化：創(chuàng)建GPU虛擬化工作負(fù)載，以滿足業(yè)務(wù)需要。 父主題： GPU虛擬化
返回的數(shù)據(jù)進(jìn)行解碼，并返回給應(yīng)用程序。 此外，CUDA client 在第一個(gè) API 調(diào)用到來(lái)之前，首先到 GPU mgmt 索取 GPU 資源。后續(xù)，每一個(gè)獨(dú)立的 API 調(diào)用過(guò)程都必須到 CUDA mgmt 申請(qǐng)資源，以實(shí)現(xiàn)對(duì) GPU 資源和任務(wù)的實(shí)時(shí)調(diào)度。 此外，CUDA client 同時(shí)設(shè)置了 vGPU
（推薦）自動(dòng)安裝GPU加速型ECS的GPU驅(qū)動(dòng)（Linux） 操作場(chǎng)景 在使用GPU加速型實(shí)例時(shí)，需確保實(shí)例已安裝GPU驅(qū)動(dòng)，否則無(wú)法獲得相應(yīng)的GPU加速能力。 本節(jié)內(nèi)容介紹如何在GPU加速型Linux實(shí)例上通過(guò)腳本自動(dòng)安裝GPU驅(qū)動(dòng)。 使用須知 本操作僅支持Linux操作系統(tǒng)。
Usage是顯存使用率。 第七欄是浮動(dòng)的GPU利用率。 第八欄上方是關(guān)于ECC的東西。 第八欄下方Compute M是計(jì)算模式。 下面一張表示每個(gè)進(jìn)程占用的顯存使用率。 顯存占用和GPU占用是兩個(gè)不一樣的東西，顯卡是由GPU和顯存等組成的，顯存和GPU的關(guān)系有點(diǎn)類似于內(nèi)存和CPU的關(guān)系
-V驗(yàn)證一下。 在安裝好tensorflow-gpu后， 執(zhí)行下面代碼，如果打印use GPU true，則代表gpu安裝完成，可以使用gpu進(jìn)行訓(xùn)練。 import tensorflow as tf gpu_ok = tf.test.is_gpu_available() print("tf
GPU驅(qū)動(dòng)概述 GPU驅(qū)動(dòng)概述 在使用GPU加速型實(shí)例前，請(qǐng)確保實(shí)例已安裝GPU驅(qū)動(dòng)以獲得相應(yīng)的GPU加速能力。 GPU加速型實(shí)例支持兩種類型的驅(qū)動(dòng)：GRID驅(qū)動(dòng)和Tesla驅(qū)動(dòng)。 當(dāng)前已支持使用自動(dòng)化腳本安裝GPU驅(qū)動(dòng)，建議優(yōu)先使用自動(dòng)安裝方式，腳本獲取以及安裝指導(dǎo)請(qǐng)參考（推薦
rnetes默認(rèn)GPU調(diào)度（設(shè)置nvidia.com/gpu參數(shù)）。 開(kāi)啟GPU虛擬化并使用Kubernetes默認(rèn)GPU調(diào)度時(shí)，存在以下場(chǎng)景： 若nvidia.com/gpu被設(shè)置為小數(shù)： 工作負(fù)載被調(diào)度至不支持GPU虛擬化的節(jié)點(diǎn)（詳見(jiàn)前提條件）時(shí)，表示GPU共享調(diào)度，即多個(gè)容
（推薦）自動(dòng)安裝GPU加速型ECS的GPU驅(qū)動(dòng)（Windows） 操作場(chǎng)景 在使用GPU加速型實(shí)例時(shí)，需確保實(shí)例已安裝GPU驅(qū)動(dòng)，否則無(wú)法獲得相應(yīng)的GPU加速能力。 本節(jié)內(nèi)容介紹如何在GPU加速型Windows實(shí)例上通過(guò)腳本自動(dòng)安裝GPU驅(qū)動(dòng)。 使用須知 如果GPU加速型實(shí)例已安裝
【Linux】【GPU】linux上如何查看GPU的運(yùn)行情況？ GPU內(nèi)存使用量（MB）以瓦特為單位的GPU功耗GPU溫度，以攝氏度為單位GPU風(fēng)扇速度百分比 C表示計(jì)算，G表示圖形（顯示） watch -n 5 nvidia-smi 每5秒刷新一次 2.HTOP — CPU, RAM（類似平時(shí)top指令）
了解更多GRID驅(qū)動(dòng)信息請(qǐng)參考NVIDIA vGPU驅(qū)動(dòng)。 GPU直通型實(shí)例：根據(jù)需求選擇GRID驅(qū)動(dòng)版本。 GPU虛擬化型實(shí)例：請(qǐng)嚴(yán)格按照下表選擇合適的驅(qū)動(dòng)版本下載使用。 表1 GPU實(shí)例類型支持的GRID驅(qū)動(dòng)版本 實(shí)例類型 GPU掛載方式 操作系統(tǒng) 驅(qū)動(dòng)版本 CPU架構(gòu) G6v GPU虛擬化型實(shí)例 CentOS
