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GPU 云服务器

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腾讯GPU 云服务器是提供 GPU 算力的弹性计算服务,具有超强的并行计算能力,作为 IaaS 层的尖兵利器,服务于深度学习训练、科学计算、图形图像处理、视频编解码等场景……
  • GPU 云服务器

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  • 云服务器

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  • 云服务器

    腾讯云服务器(CVM)为您提供安全可靠的弹性云计算服务。只需几分钟,您就可以在云端获取和启用云服务器,并实时扩展或缩减云计算资源。云服务器 支持按实际使用的资源计费,可以为您节约计算成本。
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  • FPGA 云服务器

    腾讯FPGA云服务器是基于FPGA硬件可编程加速的弹性计算服务,您只需几分钟就可以获取并部署您的FPGA实例。结合IP市场提供的图片,视频,基因等相关领域的计算解决方案,提供无与伦比的计算加速能力……
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  • 使用 GPU 监控

    GPU 监控工作条件GPU 监控是通过在 GPU 云服务上部署安装相关 GPU 驱动 和 云服务器监控组件 来实现的,使用不同的镜像需要不同的处理方式: 使用公共镜像:公共镜像默认包含云服务器监控组件,使用镜像市场GPU驱动预装镜像:无需任何安装。使用导入镜像:需手动安装云服务器监控组件和 GPU 驱动。查看 GPU 工作参数单击 GPU 列表中的 “” 监控图标, 访问 控制台 GPU 实例的监控页面,查看 GPU 监控,移动鼠标到指标曲线上将显示对应 GPU 设备的 BDF 和监控数据。GPU 功耗 评估 GPU 耗电情况 W per-GPU GPU 温度 评估 GPU 散热状态 摄氏度 per-GPU 无监控数据原因只支持 NVIDIA GPU 实例。没有安装 GPU 驱动或监控组件。其他原因分析可参考 云服务器无监控数据。
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  • 购买 NVIDIA GPU 实例

    购买须知在购买腾讯云 GPU 云服务器前,请确保已了解 腾讯云 GPU 云服务器,且已了解 配置与价格,并根据实际需求购买。实例:本文以选择【GPU计算型GN10】为例,请您按需选择。 步骤3:选择镜像GPU 云服务器支持四种镜像类型:公共镜像、自定义镜像、共享镜像、镜像市场。详情请参见 镜像概述。如下图所示: 注意: GPU 云服务器必须具备相应的 GPU 驱动才能正常运行。如下图所示:设置 GPU 云服务器登录密码。单击【下一步:确认配置信息】。 步骤6:确认配置信息请在“确认配置信息”步骤中核对以下内容。如下图所示:附录GPU 驱动预装信息GPU 云服务器支持部分 Linux 公共镜像通过后台自动安装 GPU 驱动。
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  • 购买 AMD GPU 实例

    购买须知在购买腾讯云 GPU 云服务器前,请确保已了解 腾讯云 GPU 云服务器,且已了解 配置与价格,并根据实际需求购买。GPU 实例可选可用区以 购买页 为准,可用区相关信息请参见 地域与可用区。购买步骤本文以渲染型 GA2 实例为例,指导您按照以下步骤快速购买一台 GPU 云服务器。步骤1:登录购买页面点此进入购买页面 步骤2:选择地域与机型进入购买页后,选择计费模式、网络、地域及机型。地域及可用区:目前 GPU GA2 型云服务器仅支持北京二区。网络:选择现有私有网络或创建新私有网络。实例:机型选择【GPU机型】>【GPU渲染型GA2】。步骤4:选择存储与网络选择 GPU 云服务器的存储和带宽。如下图所示:主要参数信息如下:存储:根据 步骤3 选择的配置,GPU 云服务器的系统盘和数据盘大小已确定。如下图所示:设置 GPU 云服务器登录密码。单击【下一步:确认配置信息】。 步骤6:确认配置信息请在“确认配置信息”步骤中核对以下内容。
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  • GPU 计算型应用场景

    海量计算处理GPU 云服务器超强的计算功能可应用于海量数据处理方面的运算。如搜索、大数据推荐、智能输入法等: 原本需要数天完成的数据量,采用 GPU 云服务器在数小时内即可完成运算。原本需要数十台 CPU 云服务器共同运算集群,采用单台 GPU 云服务器可完成。 深度学习模型GPU 云服务器可作为深度学习训练的平台: GPU 云服务器可直接加速计算服务,亦可直接与外界连接通信。GPU 云服务器和云服务器 CVM 搭配使用,云服务器为 GPU 云服务器提供计算平台。对象存储 COS 可以为 GPU 云服务器提供大数据量的云存储服务。简单深度学习模型用户可以使用 GPU 云服务器作为简单深度学习训练系统,帮助完成基本的深度学习模型。复杂深度学习模型结合云服务器 CVM 提供的计算服务、对象存储 COS 提供的云存储服务、云数据库 MySQL 提供的在线数据库服务、云监控和大禹提供的安全监控服务,可搭建一个功能完备的深度学习离线训练系统
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  • 使用 GPU 节点

    创建 GPU 云服务器有以下多种方式: 新建 GPU 云服务器添加已有 GPU 云服务器新建GPU节点池 使用限制添加的节点需要选择 GPU 机型,可根据需求选择自动安装 GPU 驱动,详情可参见 GPU*时支持使用 GPU 调度。默认情况下,容器之间不共享 GPU,每个容器可以请求一个或多个 GPU。无法请求 GPU 的一小部分。当前独立集群的Master节点暂不支持设置为 GPU 机型。操作步骤新建 GPU 云服务器具体操作请参考 新增节点。创建 GPU 机器过程中,请特别关注以下 GPU 的特殊参数:机型在 “选择机型” 页面,将 “Node机型” 中的 “机型” 设置为 GPU 机型。添加已有 GPU 云服务器具体操作请参考 添加已有节点。添加过程中,请注意以下两点: 在 “选择节点” 页面,勾选已有的 GPU 节点。如下图所示:按需配置自动安装 GPU 驱动、MIG 等参数。
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  • 集群启用 GPU 调度

    启用 GPU 调度有以下两种方式: 在集群中添加 GPU 节点新建 GPU 云服务器添加已有 GPU 云服务器 创建 GPU 服务的容器通过控制台方式创建通过应用或 Kubectl 命令创建 前提条件已登录操作步骤在集群中添加 GPU 节点添加 GPU 节点有以下两种方法: 新建 GPU 云服务器添加已有 GPU 云服务器 新建 GPU 云服务器在左侧导航栏中,单击【集群】,进入 “集群管理” 页面。在需要创建 GPU 云服务器的集群行中,单击【新建节点】。在 “选择机型” 页面,将 “实例族” 设置为 “GPU机型”,并选择 GPU 计算型的实例类型。说明: 在进行 “云服务器配置” 时,TKE 将自动根据选择的机型进行 GPU 的驱动安装等初始流程,您无需关心基础镜像。添加已有 GPU 云服务器在左侧导航栏中,单击【集群】,进入 “集群管理” 页面。在需要添加已有 GPU 云服务器的集群行中,单击【添加已有节点】。
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  • FPGA 云服务器

    常见问题,产品概述,计费概述,购买方式,加速型 FX4 实例,联系我们,产品简介,常见问题,产品概述,词汇表,购买指南,计费概述,购买方式,加速型 FX4 实例,联系我们
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  • 自动化助手

    自动化助手(TAT)是云服务器的原生运维部署工具。
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  • 云服务器监控指标

    监控 指标英文名指标中文名说明单位维度统计粒度 GpuMemTotalGPU 内存总量GPU 内存总量MBInstanceId10s、60s、300s、3600s、86400s GpuMemUsageGPU、3600s、86400s GpuPowDrawGPU 功耗使用量GPU 功耗使用量WInstanceId10s、60s、300s、3600s、86400s GpuPowLimitGPU 功耗总量GPUAgent 才能获取基础指标数据(CPU、内存等)和告警时间(为客户云服务器的本地时间)。若客户云服务器本地时间非东八区时间,将导致该云服务器的监控数据的时间为非东八区的子机本地时间。安装监控组件两种方式:用户可通过购买机器时勾选云监控按钮自动安装监控组件。Instances.N.Dimensions.0.ValueInstanceId云服务器实例的具体 ID输入具体实例 ID,例如:ins-mm8bs222 入参说明查询云服务器监控数据,入参取值如下:
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  • 企业普惠上云 精选专区

    企业用户福利专场,2核4G云服务器2.5折起,更多优选产品助力企业上云
  • 云服务器选型最佳实践

    本文将从云服务器实例功能特性、常见业务场景、注意事项及最佳实践等方面介绍如何进行实例选型,旨在帮助您了解应如何结合实际业务场景选购云服务器。NVIDIA GPU 系列实例 采用 NVIDIA Tesla 系列 GPU,包括主流的 T4V100,以及最新一代的 A100.更多云服务器实例类型相关信息,请参见 实例规格。推荐 GPU 渲染型 GN7vw。GPU 渲染型 GN7vw AI 计算TensorFlowCUDAAI 计算业务需要并行处理能力,对 GPU 算力、显存有明确的需求。负载均衡服务会检查云服务器池中云服务器实例的健康状态,自动隔离异常状态的实例,解决云服务器的单点问题,同时提高了应用的整体服务能力。 相关文档地域和可用区实例规格
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  • 边缘计算机器

    边缘云服务器 按实际使用量计费,您可以根据业务需求调整边缘模块服务区域和规模……
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  • GPU 使用率显示 100%

    现象描述使用 GPU 计算型实例的过程中,在系统内部使用 nvidia-smi 查看 GPU 状态时,可能遇到没有运行任何使用 GPU 的应用,但 GPU 使用率显示100%的情况。解决思路在实例系统内执行 nvidia-smi -pm 1 命令,让 GPU Driver 进入 Persistence 模式。处理步骤登录 GPU 计算型实例,执行以下命令:nvidia-smi -pm 1执行以下命令,检查 GPU 使用率:nvidia-smiGPU 使用率正常,如下图所示:
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  • 弹性公网 IPv6

    您可以为您的 IPv6 云服务器灵活设置 IPv6 的公网带宽 ,并随时关闭或者开启 IPv6 公网接入。
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  • GPU挖矿和GPU渲染农场有多大区别? -Renderbus云渲染

    计算出这个hash值的过程,就是挖矿过程。?根据挖矿生态系统(mining ecosystem)的不同,挖矿可以分为CPU挖矿,GPU挖矿,FPGA挖矿,ASIC挖矿等。随着区块数量的增加,计算hash值难度几何级增加到一定程度, 运算所耗的电费超出了计算hash值所获得的回报,cpu挖矿方式不具有实际价值。GPU挖矿,就是利用GPU计算hash值。GPU挖矿具有运算速度比CPU挖矿快的优点,这是因为:1.CPU有系统和该系统所运行的所有程序的运算负担;2.CPU每时钟周期可以执行4次32位(128位SSE指令)运算,而GPU,例如Radeon HD尽管cpu能增加其核数到6,8,12等,GPU的运算速度仍然比cpu快得多。GPU挖矿是计算新区块hash值,写入交易数据,生成区块连接到区块链内,并获得虚拟货币回报,例如比特币,以太币等。GPU渲染农场是很多安装有GPU设备的计算节点组成的网络,通常致力于GPU渲染,获得图像文件,如国内研发的Renderbus渲染平台。当然,GPU渲染农场也可通过改造后进行GPU挖矿。
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