场景描述 本方案适用于使用RAPIDS加速库+GPU 云服务器来对机器学习任务或者数据科学 任务进行加速的场景。相比CPU,利用 GPU+RAPIDS在某些场景下可以取得非常 明显的加速效果。 解决问题 1.搭建RAPIDS加速机器学习环境 2.使用容器服务Kubernetes版部署 RAPIDS环境 3.使用NAS存储计算数据 产品列表 容器服务Kubernetes版 GPU云服务器 文件存储NAS
docker ps CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES 2d31b063df60 nvcr.io/nvidia/rapidsai/rapidsai:0.8-cuda10.0-runtime-ubuntu16.04-gcc5-py3.6"/usr/bin/tini-/b…"7 seconds ago Up 5 seconds 0.0.0.0:8786-8787->8786-8787/tcp,0.0.0.0:8888->8888/tcp cocky_kepler 步骤5 进入容器执行环境,当...