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型弹性云服务器借助P4的INT8运算器，能够将推理延时降低15倍。配备硬件解码引擎，能够同时支持35路高清视频流的实时转码与推理。 Pi1型弹性云服务器的规格 规格名称 vCPU 内存（GB） 最大带宽/基准带宽（Gbps） 最大收发包能力（万PPS） 网卡多队列数 GPU 显存（GB）来自：百科因组学等领域都能表现出巨大的计算优势。 P2vs型弹性云服务器的规格 规格名称 vCPU 内存（GB） 最大带宽/基准带宽（Gbps） 最大收发包能力（万PPS） 网卡多队列数 GPU GPU连接技术 显存（GB） 虚拟化类型 p2vs.2xlarge.8 8 64 10/4 50来自：百科
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学等领域都能表现出巨大的计算优势。 P2v型弹性云服务器的规格 规格名称 vCPU 内存（GB） 最大带宽/基准带宽（Gbps） 最大收发包能力（万PPS） 网卡多队列数 GPU GPU连接技术 显存（GB） 虚拟化类型 p2v.2xlarge.8 8 64 10/4 50 4 1*V100来自：百科了解更多 从0到1制作自定义镜像并用于训练 Pytorch+CPU/GPU 介绍如何从0到1制作镜像，并使用该镜像在ModelArts平台上进行训练。镜像中使用的AI引擎是Pytorch，训练使用的资源是CPU或GPU。 Tensorflow+GPU 介绍如何从0到1制作镜像，并使用来自：专题
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训练参见MindSpore官网。 了解详情 多机多卡数据并行-DistributedDataParallel(DDP) 介绍基于Pytorch引擎的多机多卡数据数据并行分布式训练原理和代码改造点。 了解详情 分布式训练代码示例 示例：创建DDP分布式训练（PyTorch+GPU）来自：专题![]()
来自：专题![]()
灵活 支持多种主流开源框架(TensorFlow、Spark_MLlib、MXNet、Caffe、PyTorch、XGBoost-Sklearn)。 支持主流GPU和自研Ascend芯片。 支持专属资源独享使用。 支持自定义镜像满足自定义框架及算子需求。 AI开发平台ModelArts来自：百科![]()
算等。 P1型弹性云服务器的规格 规格名称 vCPU 内存（GB） 最大带宽/基准带宽（Gbps） 最大收发包能力（万PPS） 网卡多队列数 GPU 显存（GB） 本地盘 虚拟化类型 p1.2xlarge.8 8 64 5/1.6 35 2 1×P100 1×16 1×800GB来自：百科![]()
主要介绍基于Pytorch引擎的单机多卡数据并行训练、多机多卡数据并行训练。同时，也提供了分布式训练的适配教程和分布式调测的代码示例，可在PyCharm/VSCode/JupyterLab等开发工具中调试分布式训练。 了解更多 收起 展开 模型训练加速 收起 展开 针对AI训练场景中大模型Checkp来自：专题![]()
同步业界最新GPU技术，无缝切换最新GPU硬件；支持按需和包周期计费模式，即租即用、弹性扩展 同步业界最新GPU技术，无缝切换最新GPU硬件；支持按需和包周期计费模式，即租即用、弹性扩展 GPU加速云服务器-简介 GPU加速云服务器分类 GPU加速型云服务器（GPU Accelerated来自：专题![]()
V100 CUDA/openGL CPU核多，适合对于CPU和GPU资源要求都高的推理业务 — — — — — — — — — — — — 了解更多 自定义购买GPU服务器配置步骤 如果您需要在服务器上部署相关业务，较之物理服务器，GPU服务器的创建成本较低，并且可以在几分钟之内快速来自：专题![]()
权完成操作。 创建训练作业 1、登录ModelArts管理控制台。 2、在左侧导航栏中，选择“训练管理 > 训练作业”，进入“训练作业”列表。 3、单击“创建训练作业”，进入“创建训练作业”页面，在该页面填写训练作业相关参数信息。 4、选择训练资源的规格。训练参数的可选范围与已有算法的使用约束保持一致。来自：专题![]()
的海量计算场景。 GPU云服务器产品详情 立即购买GPU云服务器 GPU云服务器-简介 GPU云服务器分类 GPU加速型云服务器（GPU Accelerated Cloud Server, GACS）包括G系列和P系列两类。其中： G系列：图形加速型弹性云服务器，适合于3D动画渲染、CAD等。来自：专题![]()
GPU服务器搭建教程 云服务器搭建教程 手把手教您完成GPU云服务器购买、应用/网站部署、为云服务器绑定域名等云服务器搭建内容。 手把手教您完成GPU云服务器购买、应用/网站部署、为云服务器绑定域名等云服务器搭建内容。 GPU云服务器 GPU云服务器（GPU Accelerated来自：专题![]()
NAIE训练平台预置多种预集成通信模型服务，Zero编码，让开发者无须AI经验也可快速完成网络领域模型的开发和训练 向导式开发提升模型开发效率，开放协同支持多框架 从数据准备，特征提取，模型训练，到上线发布，提供端到端的IDE向导式开发环境，提升模型开发效率；支持各种主流算法框架，如Tensorflow，Spark来自：百科![]()
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GPU云服务器有哪些规格？ GPU加速型云服务器包括G系列和P系列两类。其中： G系列：图形加速型弹性云服务器，适合于3D动画渲染、CAD等。 P系列：计算加速型或推理加速型弹性云服务器，适合于深度学习、科学计算、CAE等。 2023-06-21 GPU云服务器规格 GPU云服务器 GPU加速型 GPU驱动异常怎么办？来自：专题![]()
当前主流的大数据、AI训练和推理等应用（如Tensorflow、Caffe）均采用容器化方式运行，并需要大量GPU、高性能网络和存储等硬件加速能力，并且都是任务型计算，需要快速申请大量资源，计算任务完成后快速释放。 云容器实例提供如下特性，能够很好的支持这类场景。 计算加速：提供GPU/Ascend等异构芯片加速能力来自：百科![]()
展开 即开即用，优化配置，支持主流AI引擎。 每个镜像预置的AI引擎和版本是固定的，在创建Notebook实例时明确AI引擎和版本，包括适配的芯片。 ModelArts开发环境给用户提供了一组预置镜像，主要包括PyTorch、Tensorflow、MindSpore系列。用户可以来自：专题
