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GPU负载 使用Tensorflow训练神经网络 使用Nvidia-smi工具
兼容Kubernetes默认GPU调度模式 开启GPU虚拟化后,默认该GPU节点不再支持使用Kubernetes默认GPU调度模式的工作负载,即不再支持使用nvidia.com/gpu资源的工作负载。如果您在集群中已使用nvidia.com/gpu资源的工作负载,可在gpu-device-p
GPU虚拟化概述 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。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。
选择GPU节点驱动版本 使用GPU加速型云服务器时,需要安装正确的Nvidia基础设施软件,才可以使用GPU实现计算加速功能。在使用GPU前,您需要根据GPU型号,选择兼容配套软件包并安装。 本文将介绍如何选择GPU节点的驱动版本及配套的CUDA Toolkit。 如何选择GPU节点驱动版本
GPU卡 GPU时钟频率 cce_gpu_memory_clock GPU卡 GPU显存频率 cce_gpu_graphics_clock GPU卡 GPU图形处理器频率 cce_gpu_video_clock GPU卡 GPU视频处理器频率 物理状态数据 cce_gpu_temperature
各个模型深度学习训练加速框架的选择 LlamaFactory框架使用两种训练框架: DeepSpeed和Accelerate都是针对深度学习训练加速的工具,但是它们的实现方式和应用场景有所不同。 DeepSpeed是一种深度学习加速框架,主要针对大规模模型和大规模数据集的训练。D
本节操作介绍GPU云服务器安装Tesla驱动及CUDA工具包的操作步骤。 当前已支持使用自动化脚本安装GPU驱动,建议优先使用自动安装方式,脚本获取以及安装指导请参考(推荐)自动安装GPU加速型ECS的GPU驱动(Linux)和(推荐)自动安装GPU加速型ECS的GPU驱动(Windows)。
基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型
昇腾规格 规格名称 描述 Ascend 1*ascend-snt9b|ARM 24核 192GB Snt9b单卡规格,配搭ARM处理器,适合深度学习场景下的模型训练和调测 ModelArts提供了面向推理迁移工作的预置镜像,其中包含了最新商用版驱动、昇腾软件开发库,迁移工具链等。预置
上报高精度日志接口参考 功能介绍 该接口用于主机上报租户日志给LTS。 接入点IP可在LTS控制台安装ICAgent的安装命令中获取,端口为8102,调用时使用该参数请参见请求示例。 每次上报的时候, 每条日志都必须带一个纳秒级的时间戳。在LTS界面查看日志的时候, 会按照时间戳
方法一:重新启动,选择安装GPU驱动时的内核版本,即可使用GPU驱动。 在云服务器操作列下单击“远程登录 > 立即登录”。 单击远程登录操作面板上方的“发送CtrlAltDel”按钮,重启虚拟机。 然后快速刷新页面,按上下键,阻止系统继续启动,选择安装GPU驱动时的内核版本进入系统
GPU调度概述 工作负载支持使用节点GPU资源,GPU资源使用可以分为如下两种模式: GPU静态分配(共享/独享):按比例给Pod分配GPU显卡资源,支持独享(分配单张/多张显卡)和共享(部分显卡)方式。 GPU虚拟化:UCS On Premises GPU采用xGPU虚拟化技术
" 迁移后应用出图效果相比GPU无法对齐怎么办? 扩散模型在噪音和随机数上的生成,本身就有一定的随机性,GPU和NPU(Ascend)硬件由于存在一定细小的差别,很难确保完全一致,较难达成生成图片100%匹配,建议通过盲测的方式对效果进行验证。 模型精度有问题怎么办? 首先考虑通
pipeline的最终输出结果确认迁移效果。如果精度和性能都没有问题,则代表迁移完成。 对比图片生成效果 在CPU上推理onnx,将原始onnx和适配完成的MindSpore Lite pipeline输出的结果图片进行对比,在这里保证输入图片及文本提示词一致。如果差异较为明显可以进行模型精度调优。 确认性能是否满足要求
例如:需要动态Shape,需要动态Shape的模型有ResNet-50、YOLOv5。 - 参数类型(FP32/FP16) FP32还是FP16混合,判断精度调优难度。 例如:ResNet-50、YOLOv5模型使用FP16。BertLarge使用FP32。 - 模型变更频率 模型变更场景如下:
型完成简单的图像分类。 父主题: 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型
在“GPU配置”中找到“节点池配置”,并选择新增的目标节点池。 参考准备GPU虚拟化资源,选择满足GPU虚拟化要求的驱动,并开启支持GPU虚拟化。 图1 异构资源配置 单击“确认配置”进行保存。 步骤三:创建GPU虚拟化负载并扩容 参考使用GPU虚拟化章节,创建使用GPU虚拟化
GPU故障处理 前提条件 如需将GPU事件同步上报至AOM,集群中需安装云原生日志采集插件,您可前往AOM服务查看GPU插件隔离事件。 GPU插件隔离事件 当GPU显卡出现异常时,系统会将出现问题的GPU设备进行隔离,详细事件如表1所示。 表1 GPU插件隔离事件 事件原因 详细信息
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
GPU实例故障处理流程 GPU实例故障处理流程如图1所示,对应的操作方法如下: CES监控事件通知:配置GPU的CES监控后会产生故障事件通知。 故障信息收集:可使用GPU故障信息收集脚本一键收集,也可参考故障信息收集执行命令行收集。 GPU实例故障分类列表:根据错误信息在故障分类列表中识别故障类型。