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判断gpu
toposort()]): print('Used the cpu') else: print('Used the gpu')
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GPU虚拟化概述 - 华为云UCS
GPU虚拟化概述 UCS On Premises GPU采用xGPU虚拟化技术,能够动态对GPU设备显存与算力进行划分,单个GPU卡最多虚拟化成20个GPU虚拟设备。相对于静态分配来说,虚拟化的方案更加灵活,最大程度保证业务稳定的前提下,可以完全由用户定义使用的GPU数量,提高GPU利用率。
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GPU驱动概述 - 弹性云服务器 ECS
GPU驱动概述 GPU驱动概述 在使用GPU加速型实例前,请确保实例已安装GPU驱动以获得相应的GPU加速能力。 GPU加速型实例支持两种类型的驱动:GRID驱动和Tesla驱动。 当前已支持使用自动化脚本安装GPU驱动,建议优先使用自动安装方式,脚本获取以及安装指导请参考(推荐
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手动更新GPU节点驱动版本 - 云容器引擎 CCE
置为GPU插件配置中指定的版本。 如果需要稳定升级GPU节点驱动,推荐使用通过节点池升级节点的GPU驱动版本。 前提条件 需要使用kubectl连接到集群,详情请参见通过kubectl连接集群。 操作步骤 如果您需要使用指定的NVIDIA驱动版本,可以在节点安装新版本GPU驱动,操作步骤如下:
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概述 - 函数工作流 FunctionGraph
ess GPU的详细功能和优势。 传统GPU长驻使用方式存在许多问题,例如,需要提前规划好资源需求并容易造成资源浪费。而Serverless GPU则提供了一种更加灵活的方式来利用GPU计算资源,用户只需选择合适的GPU型号和计算资源规模,就可以帮助用户有效地解决GPU长驻使用方
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GPU设备显示异常 - 弹性云服务器 ECS
是,该驱动版本与镜像可能存在兼容性问题,建议更换驱动版本,操作指导,请参考安装GPU驱动。 否,请执行下一步。 请尝试重启云服务器,再执行nvidia-smi查看GPU使用情况,确认是否正常。 如果问题依然存在,请联系客服。 父主题: GPU驱动故障
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linux GPU虚拟机安装GPU驱动失败
在安装日志中(/var/log/nvidia-installer.log)看到驱动编译安装过程,由于内核中的某个函数报错,导致驱动编译安装失败;此为GPU驱动版本与特定Linux内核版本的兼容性问题。 解决方法: 请使用更低版本内核, 或者保持当前linux内核版本但是使用更高版本的的英伟
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CCE推荐的GPU驱动版本列表 - 云容器引擎 CCE
合适的NVIDIA驱动版本。 GPU驱动支持列表 当前GPU驱动支持列表仅针对1.2.28及以上版本的GPU插件。 如果您需要安装最新版本的GPU驱动,请将您的GPU插件升级到最新版本。 表1 GPU驱动支持列表 GPU型号 支持集群类型 机型规格 操作系统 Huawei Cloud
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GPU故障处理 - 云容器引擎 CCE
GPU故障处理 前提条件 如需将GPU事件同步上报至AOM,集群中需安装云原生日志采集插件,您可前往AOM服务查看GPU插件隔离事件。 GPU插件隔离事件 当GPU显卡出现异常时,系统会将出现问题的GPU设备进行隔离,详细事件如表1所示。 表1 GPU插件隔离事件 事件原因 详细信息
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GPU驱动异常怎么办? - 弹性云服务器 ECS
处理方法 如果未安装GPU驱动,请重新安装GPU驱动。 操作指导请参考:安装GPU驱动 如果已安装驱动,但是驱动被卸载。 执行history,查看是否执行过卸载操作。 进入/var/log目录,查看是否有nvidia-uninstall.log日志,如果有说明GPU驱动已被卸载,请重新安装GPU驱动。
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GPU驱动不可用 - 弹性云服务器 ECS
方法一:重新启动,选择安装GPU驱动时的内核版本,即可使用GPU驱动。 在云服务器操作列下单击“远程登录 > 立即登录”。 单击远程登录操作面板上方的“发送CtrlAltDel”按钮,重启虚拟机。 然后快速刷新页面,按上下键,阻止系统继续启动,选择安装GPU驱动时的内核版本进入系统
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GPU — 分布式训练
CPU 和 GPU 性能提升不平衡 先纵向扩展,再横向扩展 GPU 型号,NVLink,NVSwitch,DGX,10G/25G/100G/200G 的匹配和选择 混合精度 GPU Direct RDMA(Infiniband) 从 CPU 中卸载一些操作到 GPU(e.g
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GPU与Cuda
并行机的特征。 如今GPU厂商们开始从硬件和API上提供对GPU专门支持,且推出专门做通用计算的GPU(如AMD FireStream和NVIDIA Tesla)。GPU的服务对象也从以图形为主发展为图形和高性能计算并重。 GPU特殊的硬件架构突出了对CPU的
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pytorch指定gpu
#这里是要使用的GPU编号,正常的话是从0开始 在程序开头设置os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = '0,1,2,3' CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 python xxx.py来设置该程序可见的gpu 2. 使用torch
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GPU线程模型——GPU编程
过shared memory通信Grid:多个blocks则会再构成GridWarp:GPU执行程序时的调度单位,同一个warp里的线程执行相同的指令,即SIMT。下面这张图能够很好说明GPU的内存模型
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pytorch 同步gpu
pytorch 同步gpu import torch a = torch.tensor([[1, 2, 3],[4, 5, 6]]) b = torch.tensor([[2, 2, 2], [3, 3, 3], [3, 3, 3]
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GPU调度 - 云容器引擎 CCE
GPU调度 GPU节点驱动版本 使用Kubernetes默认GPU调度 GPU虚拟化 监控GPU资源指标 基于GPU监控指标的弹性伸缩实践 GPU故障处理 父主题: 调度
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GPU产品介绍
GPU加速云服务器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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创建GPU虚拟化应用 - 华为云UCS
创建GPU虚拟化应用 本文介绍如何使用GPU虚拟化能力实现算力和显存隔离,高效利用GPU设备资源。 前提条件 已完成GPU虚拟化资源准备。 如果您需要通过命令行创建,需要使用kubectl连接到集群,详情请参见通过kubectl连接集群。 约束与限制 init容器不支持进行GPU虚拟化。
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训练作业找不到GPU - AI开发平台ModelArts
到GPU。 处理方法 根据报错提示,请您排查代码,是否已添加以下配置,设置该程序可见的GPU: os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0,1,2,3,4,5,6,7' 其中,0为服务器的GPU编号,可以为0,1,2,3等,表明对程序可见的GP