实例配置 配置实例的CPU/内存/加速芯片类型/卡数 高可用部署 开启后,实例将会尽量分散到不同节点部署,降低服务不可用的几率 防抢占策略 开启后,推理服务实例将不会被训练任务抢占资源 访问配置 参数 说明 私有网络 默认使用资源池VPC网络 流量接入方式 平台提供两种流量接入方式 1.VPC内网的访问方式:可以被资源池所在VPC下的其他资源访问。
同一实例不可以同时购买GPU卡和FPGA卡,购买带有GPU卡或FPGA卡的实例时必须通过cardCount指定要购买的虚机所携带的GPU卡或FPGA卡数量。 存储注意事项: 创建实例时可以指定系统盘大小,指定系统盘大小范围为[40, 500]GB,可指定系统盘磁盘类型可参见 StorageType 。 创建实例时添加的系统盘在创建之后无法更改,且不支持单独创建或添加系统盘。
13 卡证_行驶证_副 14 卡证_行驶证_正 15 卡证_户口本_登记页 16 卡证_户口本_户主页 17 卡证_护照 18 卡证_护照_菲律宾 19 卡证_驾驶证_副 20 卡证_驾驶证_正 21 卡证_结婚证 22 卡证_军官证 23 卡证_离婚证 24 卡证_临时身份证_副 25 卡证_临时身份证_正 26 卡证_社保卡 27 卡证_身份证_副 28 卡证_身份证_正 29 卡证_士兵证 30
提交训练任务 选择运行环境,并按需配置计算节点数,提交训练任务。 训练完成后,通过训练任务的训练耗时或训练吞吐量对比,可对比AIAK-Training镜像所带来的训练加速效果提升。
GPU资源池总览 GPU资源池总览,包含节点使用情况、集群GPU卡分配情况、GPU卡使用情况、CPU&内存使用情况、GPU卡分配数、GPU卡分配率、GPU卡利用率、GPU卡显存利用率、节点信息、占用GPU的工作负载信息。
具体规格说明如下: 机型 规格说明 GPU V100 TeslaGPU_V100_16G显存单卡_12核CPU_56G内存 GPU P40 TeslaGPU_P40_24G显存单卡_12核CPU_40G内存 GPU P4 TeslaGPU_P4_8G显存单卡_12核CPU_40G内存 温馨提示: 未开通付费的情况下,可选的运行环境为GPU P4,我们为每位用户提供了GPU P4运行环境下100(小时
EdgeBoard_FZ5 EdgeBoard_FZ5 EdgeBoard FZ5支持硬件解码功能,可同时处理8路H264/H265网络视频流,解决了视频处理的瓶颈,算力达2.4TOPS,硬件形态分为计算卡和计算盒。通过嵌入集成EdgeBoard FZ5计算卡,可快速打造端侧智能硬件。通过集成EdgeBoard FZ5计算盒,可以快速实现边缘化项目部署。
在跨节点架构感知、效率提升、资源 弹性伸缩 等多方面的能力显著提升,已经达到了 IDC 云原生 AI 能力等级划分的高级能力标准,能够支持数千卡分布式训练,将最大化地帮助企业实现 AI 应用的快速交付与落地。 百度智能云的云原生 AI2.0方案,针对超大模型的预训练提供了以下特色能力: · 网络:全 IB 网络,盒式组网最大规模,单机转发延迟200ns,千卡通信近线性扩展。
GPU资源池总览 GPU资源池总览,包含节点使用情况、集群GPU卡分配情况、GPU卡使用情况、CPU&内存使用情况、GPU卡分配数、GPU卡分配率、GPU卡利用率、GPU卡显存利用率、节点信息、占用GPU的工作负载信息。
类型 描述 type string 资源类型,说明: · GPU-I-2:AI加速卡-I型-2算力单元 · GPU-I-4:AI加速卡-I型-4算力单元 · CPU-I-2:CPU-I型-2算力单元 qps float 单副本QPS replicasCount int 购买副本数量 region string 资源地域,说明: · bj:北京 · bd:保定 · gz:广州 · su:苏州 · nj