GPU云服务器常见问题
具体操作，请参见 官方教程。方案二：通过自定义脚本方式安装CUDA 释放现有GPU实例。具体操作，请参见 释放实例。购买新的GPU实例。具体操作，请参见 创建GPU实例。主要配置参数说明如下：在 镜像 区域的 公共镜像 页签下，未选中 安装GPU...
安装CUDA
如果您想要在GPU云服务器上进行GPU加速计算任务（例如科学计算或大规模并行计算等），则需要安装CUDA开发运行环境。CUDA提供了一整套工具和库，可以帮助您进行GPU加速的程序开发，以充分发挥NVIDIA GPU的计算潜力，提高计算性能和加速运行...
如何选择节点NVIDIA驱动版本
CUDA Toolkit版本 Linux x86_64驱动版本 CUDA 12.1 Update 1>=530.30.02 CUDA 12.1 GA>=530.30.02 CUDA 12.0 Update 1>=525.85.12 CUDA 12.0 GA>=525.60.13 CUDA 11.8 GA>=520.61.05 CUDA 11.7 Update 1>=515.48.07 CUDA 11.7 GA>=515.43....
Alibaba Cloud AI Containers镜像列表
cuda-devel GPU Python：3.10.13 CUDA：12.1.1 BaseOS:Alinux 3.2304 ac2-registry.cn-hangzhou.cr.aliyuncs.com/ac2/cuda:12.1.1-3.2304-devel基于cuda-runtime镜像，包含CUDA库的头文件，CUDA开发工具 框架镜像 镜像名称 CPU/GPU 版本...
卸载Tesla驱动
usr/local/cuda/bin/cuda-uninstaller rm-rf/usr/local/cuda-11.4 说明 不同CUDA版本，卸载命令可能存在差别，如果未找到 cuda-uninstaller 文件，请到/usr/local/cuda/bin/目录下查看是否存在 uninstall_cuda 开头的文件。如果有，则将...
安装AIACC-Training
linux_x86_64.whl 以PyTorch 1.7.1、CUDA 11.0、Python 3.6版本为例，安装命令如下：cuda_version=110#注意：此处不带“.”号 framework=torch framework_version=1.7.1 python_version=36 pip install-force-reinstall ...
PAI官方镜像
CUDA版本（仅GPU机型）操作系统 TensorFlowServing2.11.1 TensorFlowServing1.15.0 CUDA 112 CUDA 100 Ubuntu 20.04 Ubuntu 18.04 Ubuntu 16.04 Pytorch 框架版本 CUDA版本（仅GPU机型）操作系统 Pytorch2.1 Pytorch2.0 Pytorch1.8 Pytorch...
使用EAIS训练PyTorch模型
EAIS实例成功绑定至ECS实例后，您需要...export PATH=usr/local/cuda/bin:$PATH export LD_LIBRARY_PATH=usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH 安装eais-cuda软件包。具体操作，请参见 eais-cuda。部署您的训练程序，然后训练PyTorch模型。
通过节点池升级已有节点的NVIDIA驱动
展开查看CUDA库与NVIDIA驱动的兼容关系 CUDA Toolkit版本 Linux x86_64驱动版本 CUDA 11.7 Update 1≥515.65.01 CUDA 11.7 GA≥515.43.04 CUDA 11.6 Update 2≥510.47.03 CUDA 11.6 Update 1≥510.47.03 CUDA 11.6 GA≥510.39.01 CUDA 11.5...
附录：历史版本下载与安装
CUDA 11.0 Tensorflow 2.4.0与PyTorch 1.7.1：DEB、RPM、TGZ。CUDA 11.1 PyTorch 1.8.1：DEB、RPM、TGZ。PyTorch 1.9.0：DEB、RPM、TGZ。PyTorch 1.10.0：DEB、RPM、TGZ。CUDA 11.2 Tensorflow 2.7.0：DEB、RPM、TGZ。CUDA 11.3 PyTorch 1....
开启GPU加速计算
st_checkgpu-There is not gpu device on current environment,cuda_errorcode=35,errormsg=CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version.(1 row)说明 只有带GPU设备的环境才能启用GPU加速计算。开启和关闭会话级GPU使用...
开启GPU加速计算
st_checkgpu-There is not gpu device on current environment,cuda_errorcode=35,errormsg=CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version.(1 row)说明 只有带GPU设备的环境才能启用GPU加速计算。开启和关闭会话级GPU使用...
指定GPU规格创建Pod
ECI GPU实例内置了显卡设备驱动及CUDA驱动，因此运行ECI GPU实例只需使用内置了CUDA Toolkit等软件的基础镜像即可，无需关心驱动安装。本文介绍如何使用ECI GPU实例。规格说明 GPU规格含有GPU计算卡，适用于深度学习、图像处理等场景。GPU...
EAIS软件包说明
dpkg-l|grep eais-cuda 回显信息中包含eais-cuda软件包信息，表示eais-cuda deb软件包安装成功。ECS实例操作系统为CentOS或Alibaba Cloud Linux 执行如下命令，安装 eais-cuda rpm 软件包。export VERSION=4.2.4 wget ...
指定GPU规格创建Pod
规格类型 GPU规格族 驱动和CUDA版本 GPU虚拟化型实例规格族 sgn7i-vws NVIDIA 470.141.03，CUDA 11.4 vgn7i-vws vgn6i-vws GPU计算型实例规格族 gn7e NVIDIA 470.82.01，CUDA 11.4（默认安装）NVIDIA 525.85.12，CUDA 12.0 gn7i gn7s gn7 ...
指定GPU规格创建Pod
规格类型 GPU规格族 驱动和CUDA版本 GPU虚拟化型实例规格族 sgn7i-vws NVIDIA 470.141.03，CUDA 11.4 vgn7i-vws vgn6i-vws GPU计算型实例规格族 gn7e NVIDIA 470.82.01，CUDA 11.4（默认安装）NVIDIA 525.85.12，CUDA 12.0 gn7i gn7s gn7 ...
使用EAIS推理PyTorch模型（C++）
EAIS支持包含libtorch和CUDA（包含CUDA API和CUDA kernel）的C++程序调用。本文介绍使用该方式进行推理的具体操作。如果您使用EAIS推理过程中遇到性能或者功能问题，请联系EAIS技术支持为您提供定制化的优化方案。与GPU实例（NVIDIA T4）...
使用EAIS训练PyTorch模型（EAIS内置AIACC-Training）
export PATH=usr/local/cuda/bin:$PATH export LD_LIBRARY_PATH=usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH 如果您需要使用EAIS实例进行推理，则您需要安装eais-cuda软件包。重要 如果您仅需要使用EAIS实例进行训练，则无需执行该操作。具体...
在GPU计算型实例中安装Tesla驱动（Linux）
P-Series P-Series V-Series T-Series V-Series A-Series A-Series A-Series 推荐的Tesla驱动版本 410.79或更高版本 450.80.02 或更高版本 460.73.01 或更高版本 450.80.02 或更高版本 推荐的CUDA Toolkit版本 CUDA Toolkit 10.1 Update 2 ...
命令行使用说明
cuda,-install_cuda,-cuda_install：自动化安装CUDA。创建一个Ubuntu系统的实例，并指定实例名称和规格，同时自动安装CUDA：fastgpu create-name fastgpu_vm-np 1-instance_type ecs.gn6v-c8g1.16xlarge-image_type ubuntu-install_cuda ...
指定GPU规格创建实例
规格类型 GPU规格族 驱动和CUDA版本 GPU虚拟化型实例规格族 sgn7i-vws NVIDIA 470.141.03，CUDA 11.4 vgn7i-vws vgn6i-vws GPU计算型实例规格族 gn7e NVIDIA 470.82.01，CUDA 11.4（默认安装）NVIDIA 525.85.12，CUDA 12.0 gn7i gn7s gn7 ...
安装Blade
在CPU和CUDA环境，您需要安装Wheel包进行模型优化，安装SDK部署模型推理。而在端侧设备中，您只需要安装Wheel包进行模型优化即可，Blade完成优化后直接输出MNN模型，您可以使用MNN部署模型推理。本文详细介绍如何在不同类型的设备中分别...
安装和使用Deepytorch Inference
inference.compile(mod_jit)#进行编译 in_t=torch.randn([1,3,224,224]).float().cuda()in_2t=torch.randn([1,3,448,448]).float().cuda()in_3t=torch.randn([16,3,640,640]).float().cuda()#Warming up for_in range(10):mod_jit(in_t)mod...
GPU实例FAQ
函数计算GPU实例的CUDA版本是什么?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？为什么我的预留GPU实例预留不成功？GPU镜像大小限制是多少？GPU镜像加速转换失败怎么办？模型应该打在镜像里，还是与镜像分离？...
在GPU计算型实例中安装Tesla驱动（Windows）
P-Series P-Series V-Series T-Series V-Series A-Series A-Series A-Series 建议的Tesla驱动版本 426.00 或更高版本 452.77或更高版本 462.31或更高版本 452.77或更高版本 建议的CUDA Toolkit版本 CUDA Toolkit 10.1 Update 2 CUDA ...
GPU实例FAQ
函数计算GPU实例的CUDA版本是什么?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？为什么我的预留GPU实例预留不成功？GPU镜像大小限制是多少？GPU镜像加速转换失败怎么办？模型应该打在镜像里，还是与镜像分离？...
软件概述
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
部署GPU云服务器
bin/sh#Please input version to install IS_INSTALL_AIACC_TRAIN="TRUE"IS_INSTALL_AIACC_INFERENCE="TRUE"DRIVER_VERSION="450.80.02"CUDA_VERSION="11.0.2"CUDNN_VERSION="8.0.4"IS_INSTALL_RAPIDS="FALSE"INSTALL_DIR="/root/auto_...
RetinaNet优化案例2：结合Blade和Custom C++ Operator...
import os import torch from typing import Tuple,Dict,List,Optional codebase="retinanet-examples"torch.ops.load_library(os.path.join(codebase,'custom.so'))decode_cuda=torch.ops.retinanet.decode nms_cuda=torch.ops.retinanet....
通过共享GPU调度实现算力分配
ACK集群Pro版 支持为应用申请GPU显存和算力，能够帮助您更精细...apiVersion:batch/v1 kind:Job metadata:name:cuda-sample spec:parallelism:1 template:metadata:labels:app:cuda-sample spec:containers:name:cuda-sample image:registry....
准备加速资源环境
版本要求 驱动 版本 CUDA Driver 11.3及以上版本 Nvidia Driver 470及以上版本 规格要求 实例规格 是否支持 V100M16 支持 V100M32 支持 GU50 支持 GU100 支持 GU108 支持 A10M24 支持 关于实例规格的更多详细介绍，请参见 附录：公共资源组...
封装模型镜像
示例：#基础镜像信息，如可以使用平台提供的，基于centos操作系统与cuda11.0.3驱动#也可以使用自己的基础镜像 FROM hz-vcs-image-registry.cn-hangzhou.cr.aliyuncs.com/vcs-deploy/nvidia-cuda:11.0.3-devel-centos7 #复制算法包，目录地址...
PyTorch模型性能优化示例
image("dog.jpg").cuda()model.eval()model.cuda()with torch.profiler.profile(activities=[torch.profiler.ProfilerActivity.CPU,torch.profiler.ProfilerActivity.CUDA,],on_trace_ready=torch.profiler.tensorboard_trace_handler('./...
指定ECS规格创建Pod
规格类型 GPU规格族 GPU类型 驱动和CUDA版本 GPU虚拟化型实例规格族 sgn7i-vws 共享CPU，NVIDIA A10 NVIDIA 470.141.03，CUDA 11.4 vgn7i-vws NVIDIA A10 vgn6i-vws NVIDIA T4 GPU计算型实例规格族 gn7e NVIDIA A100 NVIDIA 470.82.01，...
ACK集群实现GPU成本优化
昊天cGPU在做到算力调度与显存隔离的同时，也做到了无需替换CUDA静态库或动态库；无需重新编译CUDA应用；CUDA，cuDNN等版本随时升级无需适配等特性。解决方案 在ACK服务中实现共享GPU，灵活拆分。提高GPU利用率，降低TCO。应用无需修改，...
自定义模型接入TorchAcc
loader,device)+model=model.to(device)+else:device=torch.device(f"cuda:{args.local_rank}")torch.cuda.set_device(device)model=model.cuda()model=torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(model)+if enable_torchacc_compiler()...
利用DCGM实现GPU的性能分析
apiVersion:v1 kind:Pod metadata:name:cuda-sample spec:containers:name:cuda image:nvidia/cuda:12.1.0-devel-ubuntu22.04 command:sleep-1d resources:limits:nvidia.com/gpu: 1 执行以下命令，创建Pod。kubectl apply-f cuda-sample....
管理第三方库
更新第三方库 一些第三方库不支持卸载，比如 tensorflow-gpu，只能使用更新命令安装固定版本的 tensorflow-gpu，且新版本必须与CUDA版本（预付费实例的CUDA版本为10，后付费实例的CUDA版本为9）兼容。您可以使用以下命令更新已安装的第三方...
使用AIACC-Training PyTorch版
原程序为：model=nn.DataParallel(model.cuda())使用以下任一种方法修改：方式1 model=nn.DataParallel(model.cuda(),device_ids=[hvd.local_rank()])方式2 model=model.cuda()此方式中，cuda()默认会调用 步骤2 中设置的当前process绑定的...
音视频处理最佳实践
GPU转码命令 单路转码（1∶1）docker run-rm-it-volume$PWD:/workspace-runtime=nvidia willprice/nvidia-ffmpeg-y-hwaccel cuda-hwaccel_output_format cuda-i input.mp4-c:v h264_nvenc-vf scale_cuda=1920:1080:1:4-b:v 5M output.mp4 ...
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