GPU加速云服务器 GACS

 

GPU加速云服务器(GPU Accelerated Cloud Server, GACS)能够提供优秀的浮点计算能力,从容应对高实时、高并发的海量计算场景。P系列适合于深度学习,科学计算,CAE等;G系列适合于3D动画渲染,CAD等

 
 

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    ,依托华为在处理器、GPU等领域多年技术积累,针对3D应用云流化以及强交互类VR场景,面向教育培训、文化旅游、医疗健康、工业制造、游戏娱乐等行业,使用云渲染流化技术实现3D及VR内容云上实时渲染、编码、推流并提供端侧接入SDK。平台具备对GPU加速云服务器、连接设备、应用等进行

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  • 云容器实例产品优势

    Serverless容器服务,兼容K8s和Docker原生接口。用户无需关注集群和服务器,简单三步配置即可快速创建容器负载 高性能AI容器 在AI(Artificial Intelligence,人工智能)领域,目前对算力的需求越来越高,AI领域对GPU的使用已经从单机多卡、多机

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    Integer 镜像运行最小内存,单位为MB。取值参考云服务器规格限制,一般设置为0。 云服务器的规格限制,请参见规格清单。 max_ram String 镜像支持的最大内存,单位为MB。取值可以参考云服务器规格限制,一般不设置。 云服务器的规格限制,请参见规格清单。 updated_at

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  • 华为云FunctionGraph函数工作流—— “Serverless“遇见”AI,释放AI生产力

    冷启动问题:池化预热、弹性调度 ③运行时、异构计算: 支持GPU/NPU,加速推理性能 支持GPU共享,提升资源利用率 ④模型加载加速: 大文件加载: OBS +SFS结合,解决ML模型库&模型自身大文件加载问题; 链路加速:高性能解压缩转换,降网络开销、CPU解压耗时;共享内存加速技术,降解压IO开销;依赖包预加载,降低公共依赖的下载、解压耗时

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  • 精选问答丨AR远程协作,推动智能制造新升级

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  • 查询指定的resourcequotareadCoreV1NamespacedResourceQuota

    "requests.nvidia.com/gpu-tesla-p4" : "256", "requests.nvidia.com/gpu-tesla-p100-16GB" : "256", "requests.nvidia.com/gpu-tesla-v100-16GB" : "256"

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  • 基于Serverless技术的AIGC应用探究

    算能力,从而避免了由于计算资源不足而导致的性能下降或服务中断等问题。多位用户同时使用也不必因漫长的排队等待而烦恼了。并且有多种不同的GPU卡型可供用户选择,满足不同用户的需求。 而且,使用云服务商提供的Serverless服务部署并不需要为全部硬件资源付费,根据实际使用的计算资源

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  • CCI云容器实例命名空间_华为云CCI_云容器实例

    当前云容器实例提供“通用计算型”和“GPU加速型”两种类型的资源,创建命名空间时需要选择资源类型,后续创建的负载中容器就运行在此类型的集群上。 ●通用计算型:支持创建含CPU资源的容器实例,适用于通用计算场景。 ●GPU加速型:支持创建含GPU资源的容器实例,适用于深度学习、科学计算、视频处理等场景。

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  • 内容审核-图像应用场景

    处理速度快 基于大规模GPU集群,快速识别敏感信息 在线商城 智能审核商家/用户上传图像,高效识别并预警不合规图片,防止涉黄、涉暴、涉政敏感类图像发布,降低人工审核成本和业务违规风险 优势 准确率高 基于改进的深度学习算法,检测准确率高 处理速度快 基于大规模GPU集群,快速识别敏感信息

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    一、人工智能 主流的AI训练和推理等应用均采用容器化方式运行,需要大量GPU、高性能网络和存储等硬件加速能力,并且需要快速申请大量资源,完成后快速释放 优势 计算加速:提供GPU/Ascend等异构芯片加速能力 网络/存储加速:提供高性能网络和存储,提升整体的训练和推理性能 随启随用、按

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