云服务器gpu计算型gn7
云服务器GPU计算型GN7是腾讯云提供的一种高性能计算实例，它搭载了NVIDIA A100 GPU加速器，可以为用户提供高速、高效的GPU计算能力，适用于人工智能、深度学习、图形处理等多种应用场景。
GN7实例采用了NVIDIA A100 GPU加速器，具有6512个CUDA核心和40GB HBM2内存，可以大大提高计算性能。同时，GN7实例还搭载了高性能的英特尔强处理器，可以实现更加灵活的计算能力。
GN7实例可以应用于人工智能、深度学习、图形处理、科学计算、机器学习等多种应用场景，可以大大提高计算效率和处理速度。同时，GN7实例还支持腾讯云的虚拟化技术，可以很好地与腾讯云的其他云产品进行集成和扩展。
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如题，本人（学生）想用腾讯云构建一个实验性的深度学习网络，具体要用到腾讯云的哪些服务呢？（GPU，COS），另外还需考虑较低的成本。。。
浏览 1186提问于2017-12-13
我正在寻找支持动态基于云的NVIDIA GPU虚拟化的选项，类似于亚马逊网络服务为分配GPU的方式。
我的项目是建立一个内部云。其中一个要求是能够将GPU分配给虚拟机/实例以进行服务器端CUDA处理。
南加州大学似乎正在开发来支持这一点，但它还没有准备好。这正是我正在寻找的，如果它在OpenStack中具有完整的功能。
似乎只支持将GPU分配给，这是严格意义上的远程桌面GPU虚拟化。如果我错了，VGX确实从虚拟机/实例启用了服务器端CUDA计算，请让我知道。
浏览 6提问于2013-01-25得票数 15
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我有一个执行一些数学运算的函数，需要一个16 my的GPU系统，但这个函数不会总是被触发，其余的时间我的系统将不会被使用。我开始了解AWS Lambda。我可以在Lambda上运行基于GPU的算法吗？因此，每当我需要GPU时，我都会将系统放在云上。我需要一点关于它的描述。
浏览 2提问于2018-09-28得票数 17
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在通过云场景的请求/响应中，是否可以让多台低端计算机分别对位于中央服务器上的GPU进行CUDA调用？让这些低端计算机拥有一个“虚拟”的GPU。
浏览 2提问于2013-02-02得票数 1
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本人一个蛋糕面包店，想自己搞一个微信小程序做外卖服务，程序有了，域名已经在腾讯云里注册了，现在准备购买腾讯的云服务器，需要什么配置的，哪位大神能帮解答下吗，谢谢
浏览 897提问于2019-05-25
新春采购节秒杀产品搭配不合理疑存消费陷阱，宽带全是1M，话筒给你，采访下腾讯云，你们是跟阿里云商量好出来坑人的吗？1核1G1M这配置均衡，请问2核4G的云服务器搭配1M宽带是否合理？升级将会造成恢复原价，最后这句是重头戏吗？
[附加信息]
浏览 238提问于2018-03-23
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学生需要GPU来训练神经网络。我可不可以租一块云硬盘，在云硬盘里存好系统、环境、训练用到的图片等数据，然后按需租GPU云服务器？比如先租一年的云硬盘，然后这几天需要了就租块GPU跑，跑完就不租了；过一周需要的时候再租GPU跑。这样能省下装环境、传训练数据的麻烦吗
浏览 194提问于2022-10-04
最近，我开始从用户那里收到报告，说我正在处理的游戏没有在AMD GPU上正确地呈现。我想找到问题并解决它，但我是一个业余开发人员，只是使用我自己的电脑，我没有AMD GPU。
除了出去买另一张显卡外，我还有别的选择吗？也许是某种仿真器，或者是带有AMD GPU的云计算服务？我看过主要的云计算提供商(AWS、Google和Azure)，但它们似乎都只提供Nvidia GPU。
浏览 0提问于2017-10-19得票数 2
我正在使用Google平台上的计算引擎VM和GPU进行自定义对象检测培训，但是当我失去连接或笔记本电脑进入睡眠状态时，长时间运行的过程就会停止。我尝试通过SSH从我的Windows机器运行它，使用Google Cloud Shell，通过云平台上的木星笔记本上的终端和云平台上的木星笔记本直接运行它，但是在所有这些场景中，由于连接性的丧失，这个过程失败了，即使VM正在运行。怎样才能让这个长期运行的过程继续下去呢？我后来才意识到并不适合这个目的。
浏览 1提问于2018-08-31得票数 1
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在问这个问题之前，我搜索了很多这个问题，很抱歉标题这么短，同时又很笼统，但是我的问题更多的是来自一个菜鸟和专家的合并。
我有4(4)台服务器，所有戴尔，32 RAM内存Xeon等.我想要构建一个私有云，其中这些机器一起运行，创建一个超级服务器，以便能够安装多个虚拟机(VirtuaBox或VMWare)，并在这些VM的配置中设置在这些VM中可以使用多少RAM和处理器，但这些是从我的所有服务器中计算出来的数字。
这是可能的，还是我现在正在尝试一些不可能的事情？我搜索了一下，发现云只有6台服务器才有可能，但4服务器有可能吗？
最尊敬S。对不起我英语不好，我尽了最大努力！
浏览 0提问于2013-05-22得票数 0
腾讯云GPU 云服务器，安装pytorch之后，运行backward()函数会报Illegal instruction (core dumped)
用cpu计算会有这个问题，用CUDA是没有问题的
浏览 1394提问于2018-03-05
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我正在运行机器学习(ML)作业，这些作业使用很少的GPU内存。因此，我可以在一个GPU上运行多个ML作业。
为此，我想在gres.conf文件中添加多行代码，指定相同的设备。但是，slurm deamon似乎不接受这个，服务返回：
fatal: Gres GPU plugin failed to load configuration
我还有什么办法让这件事成功吗？
或者用SLURM不同的方法来实现这一点？
这是一个笑脸，但这一个似乎是特定于一些数据自动化系统的代码，并已启用编译。似乎比我的一般情况更具体的事情(或者至少就我所理解的情况而言)。
浏览 0提问于2021-12-02得票数 1
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我正在尝试制作一些新的web，这些API将从GPU处理中大大受益于已完成/经过培训的机器学习模型。我想让这成为一个公开可用的端点。但是，，我不知道在哪里可以托管一个机器学习爱好项目API?，如果有更好的方法(即只使用GPU，同时处理一个API请求，这是不常见的)，我也对此持开放态度。
AWS定价
我能看到的最便宜的是每小时0.50美元，大约每月350美元
谷歌云定价
最便宜的是每月180美元
大型人工智能定价
我发现最便宜的是每小时0.077美元，每月56美元
我找到了这个quora帖子，它告诉我是一个8美元/月的解决方案，但我不确定这是否真的是服务器托管。
浏览 9提问于2020-11-06得票数 0
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我是云计算和GCP的新手。我正在尝试创建一个使用GPU运行R的笔记本实例。我得到了一个有1个核心和0个GPU的基本实例启动，我能够执行一些代码，这是很酷的。当我尝试使用GPU创建实例时，我不断收到关于实时迁移的各种错误，或者没有可用的资源等。有人能告诉我如何使用GPU启动R notebook实例吗？这不可能有这么难。
浏览 45提问于2021-01-19得票数 0
我使用进行目标检测，并发现在我的计算机上运行速度更快的using算法进行推理完全太慢了(~15s，无法处理一幅图像)。
我在使用GPU构建真实的应用程序方面没有多少经验，也不确定我是应该使用云实例还是购买低端的GPU(在200-500美元的范围内)。我预计我的应用程序会有很小的流量，所以即使是较小的实例对于我所要完成的任务也是非常昂贵的。
问题：，对于我来说，判断GPU是否足够快，而不首先购买它，最好的方法是什么？所有的云GPU (Amazon，Google)都使用超出我预算的硬件，所以在这些实例上运行我的代码不会给我一个很好的比较。
浏览 4提问于2019-12-31得票数 1
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您好，云服务器1核1G 1年(AMD型) 和 云服务器1核1G 1年(标准型) 有什么区别的？
[附加信息]
浏览 648提问于2018-06-10
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GPU在云端录制游戏
、、、
今天，我对一个项目有了一个很好的想法，不幸的是，有一个信息/经验的障碍。
基本上，我想要的是在云中运行一个游戏，并将图像流给用户。
我知道ec2可以选择使用GPU，但是它可能有错误的定价模型来满足我的需求。
在云->中运行一个游戏，记录屏幕并将视频提要发送到服务器。
是否有可能在一台服务器上运行多个游戏实例，并能够分别对每个实例进行流？
还是我必须为每一场比赛启动一个新的实例？
如果我每次只有一场比赛，我就会浪费很多资源。还有其他提供GPU的云端吗？
浏览 3提问于2012-09-15得票数 2
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gpu性能和负载测试的大多数基准测试都与图形相关。是否有计算密集型但与图形无关的基准测试？我使用的是DELL XPS 15笔记本电脑，nvidia GT 525M显卡，Ubuntu 11.04，安装了bumblebee。
我想对我的系统进行负载测试，以达到显卡可以处理的最大负载。是否有针对gpu的非图形基准测试？
浏览 2提问于2012-04-05得票数 0
选购腾讯云GPU服务器
图片
提示
图片
你知道是什么原因吗？已经安装了nvidia驱动 和direct
浏览 419提问于2022-11-11
什么是医学成像应用的计算瓶颈算法？我们正在尝试弄清楚在常规云服务器实例或GPU加速服务器实例上运行这些算法是否有好处。
浏览 0提问于2011-12-28得票数 1
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我在学习使用提亚诺。我希望通过计算每个元素的二进制TF-下手来填充一个术语文档矩阵(一个numpy稀疏矩阵)：
import theano
import theano.tensor as T
import numpy as np
from time import perf_counter
def tfidf_gpu(appearance_in_documents,num_documents,document_words):
start = perf_counter()
APP = T.scalar('APP',dtype='int32')
浏览 14提问于2015-08-01得票数 3
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我正在运行一个非常大的Tensorflow模型的谷歌云ml引擎。当使用缩放层basic_gpu (使用batch_size=1)时，我会得到以下错误：
资源枯竭:分配张量时使用shape1,155,240,240,16
因为模型太大，不适合一个GPU。
使用提供4个GPU的层comple_model_m_gpu，我可以在4个GPU之间扩展操作。
然而，我记得我读到GPU之间的通信是缓慢的，并且会在训练中造成瓶颈。这是真的吗？
如果是这样的话，是否有一种在GPU之间传播操作以防止此问题的推荐方法？
浏览 9提问于2017-12-15得票数 2
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例如我人在广东，用的广东移动宽带，想玩剑灵网通一区，服务器在北京，利用云服务器我能大大降低延迟吗？具体降低效果如何？会实现本地人延迟？
浏览 1632提问于2018-01-12
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最近，我尝试在大CPU服务器上实现并部署一种深度学习解决方案(多层LSTM网，外加静态输入层)。经过多次尝试，与个人电脑的性能相比，我的速度只提高了3倍。我听说GPU会做得更好。你能解释一下为什么GPU比CPU好得多的确切原因是什么？
浏览 9提问于2016-05-17得票数 5
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我有一个问题，当我在addLaptop()方法中组合两个阵列‘笔记本’和‘addLaptop’时，创建第三个数组'newArray‘来包含’笔记本‘和'arr2’的值，然后设置‘膝上型计算机’数组等于'newArray‘的值，然后在我的addLaptop()方法中打印'newArray’，‘newArray’的值将和我想要的一样。
但是，当我尝试从printAllLaptops()方法中从“膝上型计算机”获取数据时，“膝上型计算机”数组中的值将被设置为它们的原始值，而不是像我希望的那样设置为'newArray‘值。
我的问题是什么?我不知道为什么这些值不
浏览 4提问于2022-05-27得票数 0
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在SSH窗口中使用以下命令(在我的实例“test-gpu”上单击"SSH“按钮后打开)，我一直得到错误：
jiatongjiangsherry97@test-gpu:~$ gcloud compute scp
/C:/Users/LENOVO/Downloads/cudnn-9.0-linux-x64-v7.3.1.20.tgz
jiatongjiangsherry97@test-gpu:~/
在回答了以下问题"Y“之后：
Did you mean zone [us-west1-b] for instance: [test-gpu] (Y/n)? Y
它显示：
/C:/U
浏览 0提问于2018-10-07得票数 1
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如何在Hadoop mapreduce中处理负载均衡？我正在编写一个分布式应用程序，其中服务器根据基准测试、可用内存、CPU核心数、CPU使用率、可用GPU数/使用率将作业分发到工作节点。我对mapreduce不是很有经验，我已经在apache的网站上读过一些文档，但我仍然不确定如何着手解决这个问题。我是否可以进行基准计算并获得所有这些信息，然后通过算法动态拆分输入？
谢谢!
浏览 2提问于2013-03-08得票数 4
自从我开始使用Ubuntu以来，我一直在使用我的Nvidia驱动程序。新的驱动程序是不够的，因为我想使用我的GPU (Nvidia RTX 3050手机)的所有电源。“附加驱动程序”中的普通驱动程序不起作用:当我启动时，我只得到一个黑色的屏幕。因此，我使用似乎正常工作的“服务器”驱动程序。但是，DaVinci解决总是在这些驱动程序中出现处理错误:如果打开任何媒体，就会收到消息"GPU处理失败“。我能做什么?
浏览 0提问于2023-05-13得票数 0
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是用户抢占式吗，还是有基准性能
阿里云有 5% 10% 20% 25% 等积压种基准性能的服务器供选择，腾讯云的cpu有这些设置吗
浏览 514提问于2020-05-06
3回答
目前我使用的是腾讯云，上海的主机。也按照流程进行备案。目前备案流程刚刚邮寄了资料和上传了幕布。今天突然发现我的云主机无法弹性升级数据盘，原因是购买的时候，没有选择数据盘，购买的时候也没有提示。我想增加云数据盘，却不能增加。提交工单，客服让我重新购买。我的问题就是：如果我等当前的云主机+域名备案通过后，再购买新的服务器，新的服务器还是腾讯云的，我还需要重新备案吗？如果不需要重新备案？到时候在什么地方修改当前域名备案的IP为新的服务器IP？还望权威备案组的客服解答一下，非常感谢了！
浏览 670提问于2016-02-16
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有些人拥有自己的云VM实例来完成他们的任务。目前，当我们想要训练我们的深度学习模型时，我们可以附加GPU。但我一次只能使用1-2个GPU。因此，我想构建一个调度机制，一旦GPU空闲，它就会开始训练我的模型。我们怎样才能做到同样的事情呢？一种解决方案可能是创建一个连接了GPU的VM实例，然后我们从其他实例向该实例发送请求，以安排我的作业。这是可行的吗?如何做同样的事情？
浏览 40提问于2020-02-25得票数 0
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我的笔记本电脑有一个16 gpu的内存，ryzen 7处理器，ssd等，但它没有一个nvidia gpu。据说人们可以在云上训练模型，但是为了“推断”物理笔记本电脑应该至少有一个gtx 1050，所以我想知道‘推断’工作是否可以让tensorflow只使用ryzen 7 cpu？如果没有，还有什么替代办法吗？
浏览 0提问于2022-08-02得票数 0
3回答
Google节点带宽
、、、
我正在服务上部署我的集群。它已经有几个节点了。另外，我需要使用Google中的GPU的服务器来使它与我的集群一起工作。GPU实例不断地处理传入流量(带宽应该达到1Gb/s)，并在集群节点上发送结果(带宽应该比传入带宽还要多)。
在这个项目中，对我来说最关键的事情是：
1)簇内节点间的带宽；
2)节点与GPU服务器之间的带宽；
3) GPU服务器与世界之间的带宽；
4)节点与世界之间的带宽。
在下载和上传两个节点时，每个节点的最小合适带宽为1GB/s。在进行速度测试时，它显示了下载速度100-680 Mb/s和相同节点的上传速度67-138 Mb/s (下面的截图是在30秒内完成的)。因此，目前
浏览 5提问于2019-08-01得票数 4
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我正在为一个学校项目做物体检测。为了训练我的CNN模型，我使用了google云服务器，因为我没有足够强大的GPU来在本地训练它。训练数据由图像(.jpg文件)和注释(.txt文件)组成，分布在大约20个文件夹中，因为它们来自不同的来源，我不想混合来自不同来源的图片，所以我想保留这个目录结构。 我目前的问题是，我找不到一种快速的方法将它们上传到我的google云服务器上。我的解决办法是将这些图片文件夹以.zip文件的形式上传到谷歌驱动器上，然后将它们下载到云端，然后在那里解压。这个过程需要太多的时间，因为我必须上传许多文件夹，而google drive没有一个很好的API来将文件夹下载到Lin
浏览 109提问于2020-02-03得票数 0
1回答
我正在尝试用TensorFlow训练一个512x512模型的深度学习模型。通常情况下，我会在Google Colab或云提供商的另一个GPU上这样做。然而，出于安全考虑，我将在Azure中训练带有GPU限制实例的模型。我目前的选择如下：
Standard_NC4as_T4_v3作为的一个计算实例，并在Azure笔记本中培训一切。我现在有数据集在那里。
-Request用于VM的NC4as_T4_v3，并获取NVIDIA映像以在VM中训练模型。从Azure获取数据不是问题。
这两个选项都有T4 GPU (16 it )，因为我过去做过类似的实验，这对工作很有好处。在请求访问实例之前，我想知道哪个
浏览 8提问于2022-11-04得票数 0
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我正在尝试部署这个应用程序。。这个容器是各种图像的集合。它使用docker-compose创建容器。据我的理解，这不能作为一个图像运行从一个GCP伪回购作为一个码头形象。这需要一个VM吗？
我的问题是，是否有一种方法可以在GCP或任何其他云平台中以无服务器的方式将此容器部署为映像。任何指示/帮助都是非常感谢的。
浏览 12提问于2022-02-03得票数 0
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Google Colab提供的免费资源对于我的用例来说是不够的。
有没有办法用更多的内存旋转更强大的GPU/TPU，并在Google中使用它作为我的Colab笔记本呢？它不一定是谷歌云，但只要我可以轻松运行木星笔记本。我正在使用Keras/Tensorflow。
浏览 0提问于2019-06-19得票数 0
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基本上，问题是应用一些gpu密集型任务，如机器学习算法等，使用智能合同，这是否可能使用任何可用的ethereum客户端，如geth或奇偶校验，这些客户端可以使用任何gpu加速库(如nvidia的cuDNN )来并行处理gpu驱动的工作流？
浏览 0提问于2019-11-14得票数 0
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1回答
按照链接：
有一些VM，我们可以考虑生成pdf文件。我的应用程序的主要目的是尽快生成pdf。但是，我不知道pdf是如何生成的，以及这个进程花费最多的资源(CPU、GPU、内存、磁盘.)。你能告诉我我应该选择哪种VM吗？
谢谢。
浏览 0提问于2018-11-04得票数 0
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我读到了，如何使用它将一个GPU拆分成多个较小的GPU，并在每个小部件上运行并发作业。虽然这对我的用例来说很棒，但我想知道这是否只适用于AWS EKS服务，或者也可以用于其他云提供商K8集群？是否有人在非aws基础设施上使用过它？
浏览 3提问于2021-02-20得票数 0
2回答
请描述您的问题
标题：独享型公网网络计费 - 云服务器 - 产品文档 - 帮助与文档 - 腾讯云
地址：https://cloud.tencent.com/document/product/213/10579
浏览 562提问于2018-02-28
云服务器1核1G 1年(AMD型)为什么就不让我秒杀，其他的都可以
[附加信息]
浏览 414提问于2018-06-13
1回答
我正在我学院的GPU服务器上工作，计算能力小于3.0，Windows 7专业版，64位操作系统和48 GPU内存。我之前尝试过安装tensorflow，但后来我知道我的GPU无法支持它。我现在想在角角上工作，但是由于tensorflow不存在，所以它能不能工作，因为我也不能导入它？
我必须做视频处理和工作的大视频数据集的动态手语识别。有人能建议我怎样才能在这样的GPU服务器的深度学习领域取得进展吗？或者，如果我只想在CPU上工作，那么在这个视频处理领域会有什么问题吗？
我还有一台带有Windows10Pro的HP ProBook440 G4笔记本电脑，所以它比我的GPU服务器好吗？
我对这一领
浏览 1提问于2018-06-09得票数 1
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