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GPU云服务器有哪些规格？ GPU加速型云服务器包括G系列和P系列两类。其中： G系列：图形加速型弹性云服务器，适合于3D动画渲染、CAD等。 P系列：计算加速型或推理加速型弹性云服务器，适合于深度学习、科学计算、CAE等。 2023-06-21 GPU云服务器规格 GPU云服务器 GPU加速型 GPU驱动异常怎么办？

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理服务器，GPU服务器的创建成本较低，并且可以在几分钟之内快速获得基于公有云平台的GPU服务器设施，并且这些基础设施是弹性的，可以根据需求伸缩。下面介绍GPU服务器配置操作。 基础配置 网络配置 高级配置 确认订单 立即配置云服务器 GPU服务器配置 什么是GPU服务器配置？ G

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学习训练、推理、科学计算、分子建模、地震分析等场景。应用软件如果使用到GPU的CUDA并行计算能力，可以使用P1型云服务器。常用的软件支持列表如下： Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等深度学习框架 RedShift for Autodesk 3dsMax、V-Ray

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C。 数据传输 提供GPU计算集群大量数据传输能力 高性能网络 P1、P2v实例提供最大10Gb/s的网络带宽，单个裸金属实例额外配备100GB IB网络，最大限度满足计算集群对于数据传输的要求 GPU Direct 支持GPU Direct技术，实现GPU之间的直接通信；搭载N

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Turbo从计算、网络和调度三方面全方位加速，更好应对业务全面容器化的诉求。 计算加速 业界独家实现容器100%卸载，服务器资源和性能双零损耗。 网络加速 采用独创的容器直通网络，让两层网络变成一层，端到端连通时间缩短一半，有效支撑业务秒级扩容千容器。 调度加速 通过感知AI、大数据、W

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效率和训练速度。 优化深度模型推理中GPU的利用率，加速云端在线推理。 可生成在Ascend芯片上运行的模型，实现高效端边推理。 灵活 支持多种主流开源框架(TensorFlow、Spark_MLlib、MXNet、Caffe、PyTorch、XGBoost-Sklearn、MindSpore)。

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优化深度模型推理中GPU的利用率，加速云端在线推理。 可生成在Ascend芯片上运行的模型，实现高效端边推理。 灵活 支持多种主流开源框架(TensorFlow、Spark_MLlib、MXNet、Caffe、PyTorch、XGBoost-Sklearn)。 支持主流GPU和自研Ascend芯片。

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当前主流的大数据、AI训练和推理等应用（如Tensorflow、Caffe）均采用容器化方式运行，并需要大量GPU、高性能网络和存储等硬件加速能力，并且都是任务型计算，需要快速申请大量资源，计算任务完成后快速释放。 云容器实例提供如下特性，能够很好的支持这类场景。 计算加速：提供GPU/Ascend等异构芯片加速能力

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