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GPU裸金属服务器无法Ping通如何解决 问题现象 在华为云使用GPU裸金属服务器时, 服务器绑定EIP(华为云弹性IP服务)后,出现无法ping通弹性公网IP现象。 原因分析 查看当前GPU裸金属服务器的安全组的入方向规则的配置,发现仅开通了TCP协议的22端口。 ping命令
GPU A系列裸金属服务器无法获取显卡如何解决 问题现象 在A系列裸金属服务器上使用PyTorch一段时间后,出现获取显卡失败的现象,报错如下: > torch.cuda.is_available() /usr/local/lib/python3.8/dist-packages/torch/cuda/__init__
哪里可以了解Atlas800训练服务器硬件相关内容 场景描述 本文提供Atlas800训练服务器硬件相关指南,包括三维视图、备件信息、HCCL常用方法以及网卡配置信息。 Atlas 800训练服务器三维视图 Atlas 800 训练服务器(型号9000)是基于华为鲲鹏920+Sn
GPU A系列裸金属服务器如何更换NVIDIA和CUDA? 场景描述 当裸金属服务器预置的NVIDIA版本和业务需求不匹配时,需要更换NVIDIA驱动和CUDA版本。本文介绍华为云A系列GPU裸金属服务器(Ubuntu20.04系统)如何从“NVIDIA 525+CUDA 12.0”更换为“NVIDIA
上述命令中:modelFile指定生成的mindir模型文件;device指定运行推理的设备。其他用法参考benchmark文档。 测试结果如下所示: 图1 测试结果 父主题: 性能调优
使用GPU A系列裸金属服务器有哪些注意事项? 使用华为云A系列裸金属服务器时有如下注意事项: nvidia-fabricmanager版本号必须和nvidia-driver版本号保持一致,可参考安装nvidia-fabricmanag方法。 NCCL必须和CUDA版本相匹配,可单击此处可查看配套关系和安装方法。
CCl Test,测试节点GPU状态,并且测试多个节点间的通信速度。 操作步骤 单击资源池名称,进入资源池详情。 单击左侧“AI组件管理 > AI诊断”。 单击“诊断”,选择“日志上传路径”和NCCL Test节点,其余参数可保持默认值或根据实际需求修改。 测试使用的最大数据:取值范围[1
华为云CCE集群纳管GPU裸金属服务器由于CloudInit导致纳管失败的解决方案 问题现象 创建出3台GPU裸金属服务器,使用A节点制作镜像,用于在CCE纳管裸金属服务器时,使用该镜像,但是纳管后发现服务器A纳管失败,剩下两台服务器纳管成功。 原因分析 在CCE纳管过程中,需要通过cloudinit
GPU裸金属服务器更换NVIDIA驱动后执行nvidia-smi提示Failed to initialize NVML 问题现象 华为云裸金属服务器,NVIDIA驱动卸载后重新安装。 (1)已卸载原有版本NVIDIA驱动和CUDA版本,且已安装新版本的NVIDIA驱动和CUDA版本
service会优先读取网卡配置文件中的IP设置为主机IP, 此时无论DH Cient是否关闭,服务器都可以获取分配IP。 当服务器没有网卡配置文件时,DH Client开启,此时服务器会分配私有IP。如果关闭DH Client,则服务器无法获取私有IP。 图2 查看NetworkManager配置 图3 查看网络配置
使用SSH工具连接Notebook,服务器的进程被清理了,GPU使用率显示还是100% 原因是代码运行卡死导致被进程清理,GPU显存没有释放;或者代码运行过程中内存溢出导致程序被清理,需要释放下显存,清理GPU,然后重新启动。为了避免进程结束引起的代码未保存,建议您每隔一段时间保存下代码输出至OBS桶或者容器
性能调优 性能测试 benchmark工具也可用于性能测试,其主要的测试指标为模型单次前向推理的耗时。在性能测试任务中,与精度测试不同,并不需要用户指定对应的输入(inDataFile)和输出的标杆数据(benchmarkDataFile),benchmark工具会随机生成一个输
GPU A系列裸金属服务器使用CUDA cudaGetDeviceCount()提示CUDA initializat失败 问题现象 在A系列GPU裸金属服务器上,系统环境是ubuntu20.04+nvidia515+cuda11.7,使用Pytorch2.0时出现如下错误: CUDA
GPU裸金属服务器使用EulerOS内核误升级如何解决 问题现象 GP Vnt1裸金属服务器,操作系统为EulerOS 2.9(基于CentOS制作的Linux发行版),经常遇到服务器重启后,操作系统内核无故升级,导致系统上原安装的nvidia-driver等软件无法使用,只能卸载重新安装。
GP Vnt1裸金属服务器用PyTorch报错CUDA initialization:CUDA unknown error 问题现象 在Vnt1 GPU裸金属服务器(Ubuntu18.04系统),安装NVIDIA 470+CUDA 11.4后使用“nvidia-smi”和“nvcc
Standard上运行GPU多机多卡训练作业 操作流程 准备工作: 购买服务资源(VPC/SFS/OBS/SWR/ECS) 配置权限 创建专属资源池(打通VPC) ECS服务器挂载SFS Turbo存储 在ECS中设置ModelArts用户可读权限 安装和配置OBS命令行工具 (可选)工作空间配置 模型训练:
可查看到对应的镜像信息。 为什么使用客户端上传镜像失败? 上传数据和算法至SFS ECS服务器已挂载SFS,请参考在ECS服务器挂载SFS Turbo存储。 已经在ECS中设置权限,请参考在ECS中设置ModelArts用户可读权限。 已经安装和配置obsutil,请参见安装和配置OBS命令行工具。
使用Gallery CLI配置工具下载文件 在服务器(ModelArts Lite云服务器或者是本地Windows/Linux等服务器)上登录Gallery CLI配置工具后,通过命令“gallery-cli download”可以从AI Gallery仓库下载资源。 命令说明 登录Gallery
Server-Sent Events(SSE)是一种服务器向客户端推送数据的技术,它是一种基于HTTP的推送技术,服务器可以向客户端推送事件。这种技术通常用于实现服务器向客户端推送实时数据,例如聊天应用、实时新闻更新等。 SSE主要解决了客户端与服务器之间的单向实时通信需求(例如ChatGP
获取待上传的文件名 获取待上传的文件在服务器的绝对路径。 上传单个文件 在服务器执行如下命令,可以将服务器上的文件上传到AI Gallery仓库里面。 gallery-cli upload {repo_id} {文件名} 如下所示,表示将服务器上的文件“D:\workplace\m