以N卡为例，具体操作步骤如下：打开3D显卡驱动内的 管理3D设置 程序设置，选择Chrome浏览器（如果没有Chrome浏览器选项则添加一个），设置首选图形处理器为您的独立显卡。检查全局设置中是否也设置了独立显卡。重启Chrome浏览器，访问 ...
本文为您介绍阿里云共享GPU方案、共享GPU专业版的优势、共享GPU的基础版与专业版的功能对比及使用场景，帮助您了解和更好地使用共享GPU的能力。视频介绍 背景介绍 阿里云 容器服务 Kubernetes 版 ACK（Container Service for Kubernetes）...
DeepGPU-LLM作为阿里云开发的一套推理引擎，旨在优化大语言模型在GPU云服务器上的推理过程，为您提供免费的高性能、低延迟推理服务。DeepGPU-LLM提供了一系列的API接口（例如模型加载、模型推理等功能），在GPU云服务器上成功安装DeepGPU-...
NONCE_DISABLED to True while using aliyun's OCSP service-Verifying GPU:GPU-e1e94012-8c7b-f9a2-d712-fc5b014f364c Driver version fetched:550.144.03 VBIOS version fetched:96.00.cf.00.05 Validating GPU certificate chains.The ...
vCPU 内存（GiB）GPU GPU显存 网络基础带宽（Gbit/s）网络收发包PPS 多队列 弹性网卡 单网卡私有IPv4地址数 单网卡IPv6地址数 ecs.ebmgn6ia.20xlarge 80 256 NVIDIA T4*2 16GB*2 32 2400万 32 15 10 1 说明 Ampere ® Altra ® 处理器对...
说明 购买镜像时，系统镜像本身是免费的，您只需要支付GPU云服务器的费用。在实例购买页的 镜像 区域，查看 云市场镜像 页签下是否已选中所购买镜像。下图以购买的镜像被选中为例，如果镜像未被选中，则您需要继续单击 重新选择镜像，选择...
Nsight Systems的优势与局限性 优势 跨平台可视化：可以实时捕获并可视化整个系统的活动，包括但不限于CPU、GPU、网络接口控制器（NIC）、存储以及其他加速器设备的执行情况和资源利用状况。这有助于开发者直观地理解不同硬件组件之间的...
在处理大语言模型（LLM）任务中，您可以根据实际业务部署情况，选择在不同环境（例如GPU云服务器环境或Docker环境）下安装推理引擎DeepGPU-LLM，然后通过使用DeepGPU-LLM实现大语言模型（例如Llama模型、ChatGLM模型、百川Baichuan模型或...
本文为您介绍云服务器ECS GPU计算型实例规格族的特点，并列出了具体的实例规格。背景信息 在阅读各个实例规格族的特点及详细指标之前，您需要提前学习以下信息：了解实例规格命名及分类：帮助您更好地理解实例规格族的命名及分类信息，了解...
cGPU是阿里云自研的GPU显存和算力隔离模块，使用cGPU服务可以隔离GPU资源，在多个容器共用一张GPU卡时容器之间的显存和计算资源使用互不影响。本文介绍cGPU使用中的已知问题及注意事项。阅读前提示 若您集群中GPU节点已存在标签 ack.node....
PolarKVCache 是专为解决此类场景设计的推理加速方案，它基于PolarDB分布式内存池（DMP），通过创新的架构将KVCache从有限的GPU显存扩展到TB级的分布式内存中。这能帮助您在不修改模型的前提下，显著降低首Token时延（TTFT），提升服务吞吐...
GPU云服务器计费相关功能与云服务器ECS一致，本文为您介绍GPU云服务器涉及的计费项、计费方式、续费和退费说明等。计费项及其计费方式 一台GPU实例包括计算资源（vCPU、内存和GPU）、镜像、块存储等资源，其中涉及计费的GPU资源如下表所示...
云产品 MetricName 选取的统计列 云服务器ECS cpu_total Average memory_usedutilization Average networkin_rate Average networkout_rate Average diskusage_used Average diskusage_utilization Average gpu_gpu_usedutilization ...
使用神行工具包（DeepGPU）本身不需要额外支付费用，您只需要为执行计算任务过程中使用的阿里云资源（例如云服务器ECS或文件存储NAS）进行付费。神行工具包中的组件主要包括 AI训练加速器Deepytorch Training、AI推理加速器Deepytorch ...
阿里云在云市场镜像中提供了针对NVIDIA Pascal GPU优化的NGC容器镜像，创建GPU实例时选择NGC容器镜像，可以简单快速地部署NGC容器环境，即时访问优化后的深度学习框架，极大程度缩减产品开发以及业务部署时间，实现开发环境的预安装；...
在深度学习、AI等通用计算业务场景下，安装了Tesla驱动的GPU才能发挥高性能计算能力。Windows系统GPU计算型实例不支持在创建实例时自动安装Tesla驱动，您只能参考本文操作手动安装Tesla驱动。操作步骤 说明 本文适用于所有Windows系统GPU...
GPU由于其特殊的硬件架构，在处理计算密集型、易于并行的程序上较CPU有很大的优势。加速原理 数据库中GPU并行加速是指对象级的并行，将单个字段的对象转换为适合并行计算的模型，利用GPU超多核心的能力并行计算。注意事项 对于并发数较大的...
GPU由于其特殊的硬件架构，在处理计算密集型、易于并行的程序上较CPU有很大的优势。加速原理 数据库中GPU并行加速是指对象级的并行，将单个字段的对象转换为适合并行计算的模型，利用GPU超多核心的能力并行计算。注意事项 对于并发数较大的...
一、GPU支持型号信息 1.GPU卡支持情况 Nvidia Tesla家族。P系列，P100。该系列其他型号理论上支持，但是未验证，暂不推荐。V系列，V100。T系列，T4。A系列，A100，A10，A40，A30，A16。理论上可以支持老系列：M系列和K系列，...gpu: 1 pods: 110
Deepytorch是阿里云自研的AI加速器，为生成式AI和大模型场景提供训练和推理加速功能。在训练方面，Deepytorch在保障精度的前提下实现端到端训练性能的显著提升，可降低训练成本，提升迭代速度。在推理方面，Deepytorch通过即时编译技术对...
速度模式是用来控制任务执行时的GPU类型，决定了任务的执行时长；悠船API提供了 快速模式(fast)、极速模式(turbo)，暂不支持 慢速模式(relax)。影响任务时间的其它因素:图像分辨率：高清图像需要更多时间 宽高比：非标准比例可能增加处理...
本文介绍使用GPU实例过程中可能遇到的问题，并提供对应的解决方案。函数计算GPU实例的驱动和CUDA版本是什么?执行时遇到CUFFT_INTERNAL_ERROR怎么办？构建镜像时报错CUDA GPG Error如何解决？为什么我的GPU实例规格显示的是g1？为什么实例...
STRING 是*_gpu_type 否 TensorFlow*节点使用GPU的类型，默认为空。示例值：GU50。可替换为（ps，worker，evaluator，graphlearn）。STRING 是*_memory 否 TensorFlow*节点使用的内存资源，默认为空。示例值：500 Mi，1 Gi。可替换为（ps，...
加速效果示例 阿里云提供的SD-WebUI镜像中默认启用了DeepGPU加速功能，在GPU实例上部署SD-WebUI镜像可以加速文生图。本示例仅展示一个简单的文生图加速效果，相比未使用DeepGPU加速场景（作为对比基线），使用DeepGPU加速功能，其加速性能...
推荐规格族：通用型（ebmg）计算型（ebmc）内存型（ebmr）高主频型（ebmhf）GPU计算型（ebmgn）通用型弹性裸金属服务器实例规格族ebmg9ae 通用型弹性裸金属服务器实例规格族ebmg9a 通用型弹性裸金属服务器实例规格族ebmg9i 通用型弹性裸...
Processor名称 Pytorch版本 是否支持GPU版本 pytorch_cpu_1.6 Pytorch 1.6 否 pytorch_cpu_1.7 Pytorch 1.7 否 pytorch_cpu_1.9 Pytorch 1.9 否 pytorch_cpu_1.10 Pytorch 1.10 否 pytorch_gpu_1.6 Pytorch 1.6 是 pytorch_gpu_1.7 Pytorch...
tensorflow_cpu_2.7 Tensorflow 2.7 否 tensorflow_gpu_1.12 Tensorflow 1.12 是 tensorflow_gpu_1.14 Tensorflow 1.14 是 tensorflow_gpu_1.15 Tensorflow 1.15 是 tensorflow_gpu_2.4 Tensorflow 2.4 是 tensorflow_gpu_2.7 Tensorflow 2...
前提条件 创建ACK托管集群，集群的实例规格类型选择为 GPU云服务器。获取集群KubeConfig并通过kubectl工具连接集群。系统组件版本满足以下要求。组件 版本要求 Kubernetes 1.18.8及以上版本 Nvidia 418.87.01及以上版本 训练框架NCCL版本 2...
NVIDIA支持使用数据中心GPU管理器DCGM（Data Center GPU Manager）来管理大规模集群中的GPU。基于NVIDIA DCGM构建的GPU监控系统具有更强大的功能，提供了多种GPU监控指标，其主要功能包括：GPU行为监控 GPU配置管理 GPU Policy管理 GPU健康...
Deepytorch Inference是阿里云自研的AI推理加速器，专注于为Torch模型提供高性能的推理加速。通过对模型的计算图进行切割、执行层融合以及高性能OP的实现，大幅度提升PyTorch的推理性能。本文介绍Deepytorch Inference在推理加速方面的概念...
本文介绍PyTorch Profiler结合TensorBoard分析模型性能，分别从数据加载、数据传输、GPU计算、模型编译等优化思路去提升模型训练的性能。最后总结了一些会导致CPU和GPU同步的常见的PyTorch API，在使用这些API时需要考虑是否会带来性能影响...
架构与原理 图像生成应用是基于您的Serverless GPU算力与合适的云存储构建的弹性高可用应用。在项目部署时会自动创建需要的计算和存储资源。Serverless GPU算力资源使用的是函数计算GPU函数。存储产品使用了文件存储NAS、对象存储OSS和日志...
架构与原理 图像生成应用是基于您的Serverless GPU算力与合适的云存储构建的弹性高可用应用。在项目部署时会自动创建需要的计算和存储资源。Serverless GPU算力资源使用的是函数计算GPU函数。存储产品使用了文件存储NAS、对象存储OSS和日志...
阿里云签发的JSON Web Token（JWT）配置文件概述了阿里云远程证明服务为各类TEE环境生成实体证明令牌(EAT)形式的证明结果中所包含的声明。该配置文件包含来自IETF JWT规范、EAT规范、不同TEE平台规范和阿里云特定的声明。JWT声明 JWT规范 ...
在云环境中，GPU作为一种稀缺且高价值的计算资源，其按需获取存在不确定性，可能导致关键业务在需要时无法及时获得资源而中断或延迟。为解决此问题，阿里云容器计算服务ACS(Alibaba Cloud Container Service)的Serverless Kubernetes为用户...
Ubuntu 22.04/24.04 64位 预装NVIDIA GPU驱动镜像是专为AI开发与深度学习场景优化的高性能公共镜像，预置了主流版本的NVIDIA GPU驱动、CUDA、Docker引擎及NVIDIA Container Toolkit 等，开箱即用，快速部署GPU容器化环境，运行大模型训练、...
具体操作，请参见 阿里云Prometheus监控。原理介绍 在高性能计算领域，尤其是深度学习模型训练、推理等对GPU资源高度依赖的场景中，通过精细化管理和动态调整GPU资源能够有效提升资源利用率并降低成本。容器服务 Kubernetes 版 支持基于GPU...
gpu_grid12：可用于除了图形型4vCPU-23GiB内存-4GiB显存和图形型10vCPU-46GiB内存-8GiB显存这两个规格之外的图形型云电脑上。gpu_grid9 LicenseType string 否 导入镜像后，激活操作系统采用的许可证类型。取值范围：Auto：由阿里云检测源...
具体操作，请参见 使用阿里云Prometheus监控。原理介绍 在高性能计算领域，特别是深度学习模型训练和推理中，精细化管理和动态调整GPU资源可以提升资源利用率并降低成本。容器服务 Kubernetes 版 支持基于GPU指标进行弹性伸缩。您可以使用...
对于Windows节点的工作负载，GPU相比于CPU可提供更大规模的并行计算能力，且能够将操作速度提高几个数量级，从而提高计算吞吐量。Windows容器支持对基于DirectX构建的框架进行GPU加速。本文介绍在Windows节点如何安装DirectX设备插件以及在...