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AI Gallery中的免費GPU算力最多同時支持多少人在線？
多元算力賣場 提供高性價比的鯤鵬、GPU、CPU 優(yōu)質(zhì)算力，助您一站式上云 前往主會場 GPU特惠 高性價比特惠 更多活動推薦 GPU特惠 GPU特惠 高性價比特惠 高性價比特惠 更多活動推薦 更多活動推薦 GPU特惠 GPU特惠 高性價比專區(qū) 高性價比專區(qū) 返回頂部 收起導航 GPU特惠專區(qū)
支持NVIDIA Tesla P4 GPU卡，單實例最大支持4張P4 GPU卡。 提供GPU硬件直通能力。 單GPU單精度計算能力最高5.5 TFLOPS。 單GPU INT8計算能力最高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”中選擇對應(yīng)的調(diào)度方式，并在下方填寫需要的資源量。默認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，即該容器將獨立使用GPU卡，系統(tǒng)不會將該卡劃分給其他容器使用。 共享模式：表示GPU共享調(diào)度，即多個容器
適用于GPU加速實例的鏡像列表 查看更多 驅(qū)動和工具包 驅(qū)動和工具包 GPU加速型實例自動安裝GPU驅(qū)動（Linux） GPU加速型實例安裝GRID/vGPU驅(qū)動 GPU加速型實例卸載GPU驅(qū)動 查看更多 驅(qū)動故障 驅(qū)動故障 GPU實例故障處理流程 GPU驅(qū)動故障 異構(gòu)類實例安裝支持對應(yīng)監(jiān)控的CES Agent（Linux）
啟集群內(nèi)的其他GPU節(jié)點。 GPU驅(qū)動支持列表 當前GPU驅(qū)動支持列表僅針對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，請將您的CCE AI套件（NVIDIA GPU）插件升級到最新版本。 表3 GPU驅(qū)動支持列表中
表1 GPU計算單元 名稱 算力配置 描述 GPU計算單元-匯聚型-2Pi2 GPU計算單元-擴展型-2Pi2 2Pi2 適用于需要使用Pi2規(guī)格虛擬機業(yè)務(wù)的場景-2*Pi2 父主題： 計算資源規(guī)格
GPU負載 使用Tensorflow訓練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
預(yù)期輸出表明，GPU節(jié)點上的顯存總量為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訓練、推理和科學計算中，單張GPU常因算力或顯存不足無法滿足需求，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，直接分配整張GPU可能導致資源浪費，尤其是當任務(wù)僅需使用部分顯存或算力時。GPU虛擬化的多卡均分調(diào)度功能允許任務(wù)跨多張
Gauge % GPU進程 表示GPU算力的使用量，即GPU負載實際使用的GPU卡算力。算力以整卡的1%為單位，例如30%表示GPU負載實際使用GPU卡中30%的算力。 不開啟GPU虛擬化：該指標數(shù)值與cce_gpu_utilization相同。 開啟GPU虛擬化：該指標數(shù)值與
節(jié)點上開啟了GPU虛擬化且有多張GPU卡時，如果GPU資源不足，不支持搶占其他Pod的GPU資源。 實現(xiàn)GPU虛擬化 準備GPU虛擬化資源：準備支持GPU虛擬化的節(jié)點資源。 使用GPU虛擬化：創(chuàng)建GPU虛擬化工作負載，以滿足業(yè)務(wù)需要。 父主題： GPU虛擬化
（推薦）自動安裝GPU加速型ECS的GPU驅(qū)動（Linux） 操作場景 在使用GPU加速型實例時，需確保實例已安裝GPU驅(qū)動，否則無法獲得相應(yīng)的GPU加速能力。 本節(jié)內(nèi)容介紹如何在GPU加速型Linux實例上通過腳本自動安裝GPU驅(qū)動。 使用須知 本操作僅支持Linux操作系統(tǒng)。
返回的數(shù)據(jù)進行解碼，并返回給應(yīng)用程序。 此外，CUDA client 在第一個 API 調(diào)用到來之前，首先到 GPU mgmt 索取 GPU 資源。后續(xù)，每一個獨立的 API 調(diào)用過程都必須到 CUDA mgmt 申請資源，以實現(xiàn)對 GPU 資源和任務(wù)的實時調(diào)度。 此外，CUDA client 同時設(shè)置了 vGPU
節(jié)點池級別的GPU虛擬化。 集群級別的GPU虛擬化： 開啟“GPU配置 > GPU虛擬化”，開啟后，全局默認開啟GPU虛擬化，支持單GPU卡的算力與顯存切分。 在“集群默認驅(qū)動”的中選擇支持GPU虛擬化的驅(qū)動。 在頁面右下角單擊“確認配置”。 圖1 開啟集群級別GPU虛擬化 節(jié)點池級別的GPU虛擬化：安裝2
Usage是顯存使用率。 第七欄是浮動的GPU利用率。 第八欄上方是關(guān)于ECC的東西。 第八欄下方Compute M是計算模式。 下面一張表示每個進程占用的顯存使用率。 顯存占用和GPU占用是兩個不一樣的東西，顯卡是由GPU和顯存等組成的，顯存和GPU的關(guān)系有點類似于內(nèi)存和CPU的關(guān)系
（推薦）自動安裝GPU加速型ECS的GPU驅(qū)動（Windows） 操作場景 在使用GPU加速型實例時，需確保實例已安裝GPU驅(qū)動，否則無法獲得相應(yīng)的GPU加速能力。 本節(jié)內(nèi)容介紹如何在GPU加速型Windows實例上通過腳本自動安裝GPU驅(qū)動。 使用須知 如果GPU加速型實例已安裝
-V驗證一下。 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進行訓練。 import tensorflow as tf gpu_ok = tf.test.is_gpu_available() print("tf
GPU驅(qū)動概述 GPU驅(qū)動概述 在使用GPU加速型實例前，請確保實例已安裝GPU驅(qū)動以獲得相應(yīng)的GPU加速能力。 GPU加速型實例支持兩種類型的驅(qū)動：GRID驅(qū)動和Tesla驅(qū)動。 當前已支持使用自動化腳本安裝GPU驅(qū)動，建議優(yōu)先使用自動安裝方式，腳本獲取以及安裝指導請參考（推薦
【Linux】【GPU】linux上如何查看GPU的運行情況？ 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風扇速度百分比 C表示計算，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top指令）
了解更多GRID驅(qū)動信息請參考NVIDIA vGPU驅(qū)動。 GPU直通型實例：根據(jù)需求選擇GRID驅(qū)動版本。 GPU虛擬化型實例：請嚴格按照下表選擇合適的驅(qū)動版本下載使用。 表1 GPU實例類型支持的GRID驅(qū)動版本 實例類型 GPU掛載方式 操作系統(tǒng) 驅(qū)動版本 CPU架構(gòu) G6v GPU虛擬化型實例 CentOS
T4 GPU設(shè)備顯示異常 問題描述 使用NVIDIA Tesla T4 GPU的云服務(wù)器，例如Pi2或G6規(guī)格，執(zhí)行nvidia-smi命令查看GPU使用情況時，顯示如下： No devices were found 原因分析 NVIDIA Tesla T4 GPU是NVIDIA的新版本，默認使用并開啟GSP
