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    GPU 服务器

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    GPU 服务器

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    【玩转腾讯】腾讯GPU服务器搭建自然语言处理环境

    对于类似于自然语言处理等相关实验或项目需要较高配置的服务器,公司或学校服务器达不到要求或者服务器上类似于cuda等驱动或其他工具的版本不能满足要求时,相对于个人笔记本,选择GPU服务器是个不错的选择 我要做一个中文文本摘要的实验,由于不想在自己的电脑上搭建环境,所以选择了腾讯GPU服务器,虽然选购的配置不是很高,但是足够使用。 服务器 操作系统 CUDA NVIDIA-SMI GPU计算GN6S Ubuntu Server 18.04.1 LTS 64位(自动安装GPU驱动) 10.1 430.50 conda python Pytorch 4.7.12 3.7.4 1.4.0 下面是我选购服务器和安装环境的大概过程: 1、服务器选购,选择适合自己需求的服务器,我的实验使用GN6S型号足够了,如果要求较高请选择较高配置 image.png 根据自己的需要创建安全组: image.png 设置密码: image.png 支付成功后服务器就选购成功,在控制台看到实例的状态变为 运行中

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    腾讯服务器标准计算有什么区别?

    腾讯服务器的实例规格分为多种,即标准、内存计算、高IO、大数据等,新手站长网想要购买一台CVM服务器,不清楚如何选择标准或者计算,特意查询了腾讯的官方文档,分享出来,方便大家选择: 适合批处理、高性能计算和大型游戏服务器计算密集应用。 顾名思义,标准服务器是CPU、内存和网络性能均衡实例,适用于通用场景;而计算实例具有CPU高计算性能,更适合批处理等计算密集应用场景。 可以参考腾讯官方文档:CVM服务器实力规格汇总表 详解标准S2/S3和计算C3实例 这次的优惠活动中的标准实例有两种可选,即标准S1核标准S2;计算只有C3实例。 计算C3实例适用场景: 批处理工作负载、高性能计算(HPC) 高流量 Web 前端服务器 大型多人联机(MMO)游戏服务器等其他计算密集业务 腾讯CVM服务器规格不仅仅包括标准计算,还包括大数据 、批量计算、内存、黑石物理服务器等规格,直接参考官方文档:CVM服务器实力规格汇总表是最精准的。

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    腾讯GPU服务器

    腾讯GPU服务器GPU Cloud Computing,GPU)是基于 GPU 应用的计算服务,具有实时高速的并行计算和浮点计算能力,适应用于 3D 图形应用程序、视频解码、深度学习、科学计算等应用场景 我们提供和标准服务器一致的管理方式,有效解放您的计算压力,提升产品的计算处理效率与竞争力。 redirect=1040&cps_key=926cbf665559b546f00b6d68613668ee&from=console 腾讯 GPU 服务器的特性 选型丰富 腾讯提供计算 GPU 和渲染 GPU 两种功能类型供您选择,分别针对计算负载场景和图形处理负载场景,满足您的不同需求 简单管理 GPU 服务器采用和服务器 CVM 一致的管理方式,无需跳板机登录,简单易用。 极致性能 GPU 服务器突破传统 GPU,发挥极致性能,具有高并行、高吞吐、低时延等特点,在科学计算表现中性能比传统架构提高 50 倍。

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    【新GPU-42G】腾讯容器化pV-GPU共享上线!

    【近期SP:】qGPU 是腾讯推出的 GPU 共享技术,支持在多个容器间共享 GPU 卡并提供容器间显存与算力强隔离的能力,从而在更小粒度使用 GPU 卡的基础上,保证业务安全,达到提高 GPU 使用率 qGPU 依托腾讯容器服务 TKE 对外开源的 Nano GPU 框架,可实现对 GPU 算力与显存的细粒度调度,并支持多容器共享 GPU 与多容器跨 GPU 资源分配。 同时依赖底层强大的 qGPU 隔离技术:可实现 GPU 显存和算力的强隔离,在通过共享使用 GPU 的同时,尽量保证业务性能与资源不受干扰。 原生:支持标准的 Kubernetes 和 NVIDIA Docker。兼容性:业务不重编、CUDA 库不替换、业务无感。高性能:在底层对 GPU 设备进行操作,高效收敛,吞吐接近0损耗。 image.png最佳实践:AI 加速服务 TI-ACC 的上最佳实践:https://cloud.tencent.com/act/cps/redirect?

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    【玩转腾讯GPU服务器(驱动篇)

    本篇教程将从实践出发,给出基于腾讯GPU实例的Best Practice,彻底解决以上问题。 0x00 环境&目标 我们选择腾讯目前的主流机型GPU计算机型GN7,其中搭载一颗Tesla T4 GPU。本教程采用的具体规格为GN7.5XLARGE80。 注意:此处需要重启服务器。 那么究竟安装了什么,以及如何验证安装成功呢? 验证GPU驱动安装 —— 设备信息查看 Nvidia GPU驱动是支持CUDA编程的内核模块。 [cudnnd.png] 本地下载后,上传(scp/rsync)到GPU服务器上执行dpkg安装即可。 相信教程到此,你也有点小心动,赶快来体验GPU服务器GN7系列的速度与激情吧! 未完待续,敬请期待~ 0x03 参考资料 Nvidia Developer 腾讯NvidiaGPU系列实例

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