方案优势 阿里云GPU云服务器资源丰富,可灵活选择在GPU上搭建RAPIDS加速图像搜索环境。使用容器服务Kubernetes版可快速部署图像搜索环境和分发应用。共享存储NAS可提供强大的存储性能。部署架构图 选用的产品列表 产品名称 说明 GPU云服务...
方案优势 阿里云GPU云服务器资源丰富,可灵活选择在GPU上搭建RAPIDS加速机器学习环境。使用容器服务Kubernetes版部署RAPIDS加速机器学习环境。共享存储NAS可提供强大的存储性能。部署架构图 选用的产品列表 产品名称 说明 GPU云服务器 该...
执行案例后,对比了GPU加速的RAPIDS cuml KNN与CPU实现的scikit-learn KNN的性能,可以看到GPU加速的KNN向量检索速度为CPU的近600倍。操作步骤 步骤一:创建GPU实例 具体步骤请参见 使用向导创建实例。实例:RAPIDS仅适用于特定的GPU型号...
本文适用于AI图片的训练场景,使用文件存储CPFS/NAS作为共享存储,使用容器服务Kubernetes版管理GPU云服务器集群实现AI图片的训练加速。方案优势 使用阿里云的容器服务ACK可快速搭建AI图片训练基础环境。使用CPFS存储训练数据,支持多个...
通过云速搭实现GPU云服务器的部署,这里使用 ECS 的 UserData 特性自动安装GPU 驱动、AIACC 等组件,减少配置工作量。涉及产品 专有网络VPC GPU云服务器 弹性公网IP 云速搭CADT 方案架构 操作步骤 具体操作步骤请参考《云速搭部署 GPU ...
本文适用于自然语言训练场景,例如,通过使用GPU云服务器和极速型NAS训练BERT Finetune模型,同时使用AIACC-Training(AIACC训练加速)进行该模型的训练加速,可有效加快多机多卡的训练速度,提升模型的训练效率和性能。说明 BERT...
如果您熟悉网络服务协议和一种以上编程语言,推荐您调用API管理您的云上资源和开发自己的应用程序。GPU云服务器适用的API和云服务器ECS一致,详情请参见 ECS API简介 和 ECS API概览。
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...
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...
神龙AI加速引擎AIACC 使用AIACC-Training(AIACC训练加速)加速BERT Finetune模型 适用于自然语言训练场景,使用GPU云服务器和极速型NAS进行BERT Finetune模型训练,使用AIACC-Training(AIACC训练加速)可以有效提升多机多卡的训练效率。...
Deepnccl是为阿里云神龙异构产品开发的用于多GPU互联的AI通信加速库,能够无感地加速基于NCCL通信算子调用的分布式训练或多卡推理等任务。本文主要介绍在Ubuntu或CentOS操作系统的GPU实例上安装和使用Deepnccl的操作方法。前提条件 已创建...
选用的产品列表 产品名称 说明 GPU云服务器 该服务提供了GPU算力的弹性计算服务,具有超强的计算能力,可有效缓解计算压力,提升您的业务效率,帮助您提高企业竞争力。对象存储OSS 是一款海量、安全、低成本、高可靠的云存储服务,多种存储...
E-HPC提供了业界主流的科学计算应用、编译器运行时...无 运行时库 MPI通信库 GPU加速库 Intel高性能库 Intel-MPI OpenMPI MPICH MVAPICH CUDA-Toolkit cuDNN Intel-ICC-RUNTIME Intel-IFORT-RUNTIME Intel-MKL Intel-DAAL Intel-IPPIntel-TBB
Windows容器支持对基于DirectX构建的所有框架进行GPU加速。本文介绍在Windows节点如何安装DirectX设备插件以及在Windows容器中如何使用基于DirectX构建的GPU加速功能。前提条件 已创建Kubernetes集群,且集群版本不低于v1.20.4。具体操作,...
本文介绍如何使用GPU云服务器搭建Stable Diffusion模型,并基于ModelScope框架,实现使用文本生成视频。背景信息 自多态模型GPT-4发布后,AIGC(AI Generated Content,AI生成内容)时代正扑面而来,从单一的文字文本,演化到更丰富的图片...
GPU云服务器应用场景 直播实时视频转码 阿里云GPU云服务器重点支持2019年天猫双11狂欢夜直播的实时视频转码,以高画质、低带宽、高分辨率、实时的综合优势服务于天猫双11狂欢夜当天直播业务4K、2K、1080P等各个分辨率的转码。具体说明如下...
背景信息 RAPIDS(全称Real-time Acceleration Platform for Integrated Data Science)是NVIDIA针对数据科学和机器学习推出的GPU加速库。更多信息,请参见 RAPIDS网站。RAPIDS预装镜像已经发布到阿里云镜像市场,创建GPU实例时,您可以在...
本文以购买T4加速类型的GPU云服务器为例进行对比说明。与函数计算同等GPU规格的GPU云服务器单价约为 14元/小时。更多计费详情,请参见 GPU云服务器计费。示例一 假设您的GPU函数一天调用量为3600次,每次为1秒钟,使用4 GB显存规格的GPU...
本文以购买T4加速类型的GPU云服务器为例进行对比说明。与函数计算同等GPU规格的GPU云服务器单价约为 14元/小时。更多计费详情,请参见 GPU云服务器计费。示例一 假设您的GPU函数一天调用量为3600次,每次为1秒钟,使用4 GB显存规格的GPU...
Nvidia GPU服务器中提供多项监控指标,您可以将Nvidia GPU服务器中的监控指标接入到全栈可观测应用中,进行可视化展示。前提条件 已创建实例。具体操作,请参见 创建实例。步骤一:安装NVIDIA GPU驱动 日志服务 使用 nvidia-smi 命令采集...
更多GPU实例信息,请参见 什么是GPU云服务器。节省部署成本:在您使用ECS实例(非GPU实例)完成环境搭建之前,您无需创建EAIS实例,此时,仅有ECS实例(非GPU实例)在计费。如果您直接购买GPU实例然后在GPU实例上部署环境,将花费更多的...
Deepytorch Training是阿里云自研的AI训练加速器,为生成式AI和大模型场景提供训练加速功能。本文主要介绍Deepytorch Training在训练加速上的概念、优势及特性。Deepytorch Training介绍 Deepytorch Training面向生成式AI和大模型场景,...
Designer中GPU服务器及对应算法组件下线,后续可使用云原生版本 停止服务内容 因当前提供服务的V100、P100服务器集群即将过保,PAI将在2024年3月1日正式下线Designer中的TensorFlow(GPU)、MXNet、PyTorch算法组件。您后续可继续使用云原生...
如果您需要使用更丰富的实例类型,如通用型、计算型、大数据型、弹性裸金属服务器、GPU/FPGA/NPU异构计算型等,支持高并发网站、视频编解码、大型游戏、复杂分布式集群应用等业务场景,请使用云服务器ECS产品。关于云服务器ECS的更多实例...
什么是标签 2020年 功能名称 功能概述 发布时间 相关文档 OCSP Stapling OCSP Stapling功能是由全站加速服务器查询OCSP(Online Certificate Status Protocol)信息,可降低客户端验证请求延迟,减少等待查询结果的响应时间。2020-12 配置...
Deepytorch Training是阿里云自研的AI加速器,面向生成式AI和大模型场景,提供了显著的训练加速能力。本文主要介绍安装并使用Deepytorch Training的操作方法。前提条件 已创建阿里云GPU实例,且GPU实例需满足以下要求:操作系统为Alibaba ...
Deepnccl是为阿里云神龙异构产品开发的一种用于多GPU互联的AI通信加速库,在AI分布式训练或多卡推理任务中用于提升通信效率。本文主要介绍Deepnccl的架构、优化原理和性能说明。产品简介 Deepnccl基于NCCL(NVIDIA Collective ...
rpm-e tcp-toa[StoPPing tcp_toa]:Checking installed modules.tcp_toa installed.Checking installed tcp_toa.[OK]Uninstalling tcp_toa.[OK]Proxy Protocol PP方式获取IP需要在控制台配置进行使用,功能打开后,加速服务器和源站建立TCP...
由于MXNet支持KVStore和Horovod两种分布式训练方式,因此AIACC-Training 1.5能够支持使用KVStore的方式对MXNet分布式训练进行加速,同时支持Horovod的分布式训练方式,并且能够无缝兼容Horovod的API版本。快速启用 代码适配与运行 适配...
如果是带有GPU设备的环境,Ganos默认开启GPU加速计算,如果此时想关闭GPU加速计算,直接使用原来的CPU计算模式,则在会话中执行 set ganos.raster.use_cuda=off:rasterdb=set ganos.raster.use_cuda=off;SET rasterdb=show ganos.raster....
如果是带有GPU设备的环境,Ganos默认开启GPU加速计算,如果此时想关闭GPU加速计算,直接使用原来的CPU计算模式,则在会话中执行 set ganos.raster.use_cuda=off:rasterdb=set ganos.raster.use_cuda=off;SET rasterdb=show ganos.raster....
本文为您介绍如何使用AIACC-Training,对基于PyTorch框架搭建的模型进行分布式训练加速的方法,以及可能遇到的问题和解决办法。适配PyTorch DDP API(推荐)背景信息 关于PyTorch DDP的更多信息,请参见 PyTorch官网。代码适配与运行 适配...
背景信息 创建弹性裸金属服务器实例和创建普通云服务器实例的步骤类似,本文仅介绍弹性裸金属特有的基本配置项,如果您想了解其他通用配置,请参见 自定义购买实例。操作步骤 登录 ECS管理控制台。在左侧导航栏,选择 实例与镜像>实例。...
阿里云异构计算产品家族介绍 下文为您介绍阿里云异构计算产品家族:GPU云服务器、FPGA云服务器 以及弹性加速计算实例EAIS 等异构产品。而神行工具包(DeepGPU)服务于GPU云服务器,为GPU云服务器搭配了GPU计算服务增强能力,其包括神龙AI...
对比项 GPU云服务器 GPU自建服务器 灵活性 能够快速开通一台或多台GPU云服务器实例。实例规格(vCPU、内存及GPU)支持灵活变更,并且支持在线升降配。带宽升降自由。服务器购买周期长。服务器规格固定,无法灵活变更。带宽一次性购买,无法...
请按照标签顺序依次点击 新建>新建空白应用,构建如下图所示的包含GPU云服务器实例的应用架构:本文所选地域为 华北2(北京)可用区H。双击GPU实例,配置相关参数。参考 创建GPU实例,选择对应的实例规格、镜像及版本。需要修改自定义登录...
尊敬的阿里云用户,NVIDIA将于2023年7月31日后不再对FLS GRID License提供技术支持,且阿里云采购的FLS GRID License也将于2023年9月底到期,为了您的业务不受GRID驱动变更影响,建议您尽快将目前使用的GPU图形加速驱动(采用FLS GRID ...
基于第三代神龙架构,通过CIPU云处理器进行云端资源管理,提供稳定可预期的超高计算、存储和网络性能 采用NVIDIA A16 GPU计算加速器提供GPU加速能力,支持图形加速、硬件转码和AI业务 说明 每块NVIDIA A16卡包含4个GA 107处理芯片。...
神行工具包(DeepGPU)是阿里云专门为GPU云服务器搭配的GPU计算服务增强工具集合,旨在帮助开发者在GPU云服务器上更快速地构建企业级服务能力。GPU云服务器搭配神行工具包(DeepGPU)中的组件可以帮助您更方便地利用阿里云的云上GPU资源,...
GPU实例作为云服务器ECS的一类实例规格,保持了与ECS实例相同的管理操作。本文介绍如何通过控制台重启实例。前提条件 待重启的实例必须处于 运行中 状态。背景信息 重启操作是维护云服务器的一种常用方式,如系统更新、重启保存相关配置等...