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適合于深度學(xué)習(xí)、科學(xué)計(jì)算、CAE等。 為了保障GPU加速型云服務(wù)器高可靠、高可用和高性能，該類型云服務(wù)器的公共鏡像中會(huì)默認(rèn)預(yù)置帶GPU監(jiān)控的CES Agent。正常使用GPU監(jiān)控功能還需完成配置委托，詳細(xì)操作，請(qǐng)參見如何配置委托？。 如需手動(dòng)移除GPU監(jiān)控功能，可登錄GPU加速型云服務(wù)器并執(zhí)行卸載命令：bash
目前在GPU上訓(xùn)練一個(gè)調(diào)用了大量add、mul等element-wise算子的網(wǎng)絡(luò)，速度比pytorch慢許多，profile一下發(fā)現(xiàn)是mindspore的element-wise算子出奇地慢，而pytorch的element-wise算子性能就比較正常，想請(qǐng)教一下可以如何優(yōu)化？（沒太看懂pytorch的實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)）
com/gpu: 1）。nvidia.com/gpu支持設(shè)置為整數(shù)和小數(shù)： 當(dāng)nvidia.com/gpu的值設(shè)置為正整數(shù)（如nvidia.com/gpu: 1）時(shí)，表示GPU整卡調(diào)度，即該容器將獨(dú)占使用一張物理GPU卡，系統(tǒng)不會(huì)將該卡劃分給其他容器使用，適用于對(duì)資源性能和隔離要求高的場(chǎng)景。
GPU加速型實(shí)例自動(dòng)安裝GPU驅(qū)動(dòng)（Linux） GPU加速型實(shí)例安裝GRID/vGPU驅(qū)動(dòng) GPU加速型實(shí)例卸載GPU驅(qū)動(dòng) 查看更多 驅(qū)動(dòng)故障 驅(qū)動(dòng)故障 GPU實(shí)例故障處理流程 GPU驅(qū)動(dòng)故障 異構(gòu)類實(shí)例安裝支持對(duì)應(yīng)監(jiān)控的CES Agent（Linux） 查看更多 即將開啟 GPU加速云服務(wù)器 上云之旅
Error:", mse) 結(jié)論 通過本教程，您學(xué)習(xí)了如何在Python中使用XGBoost進(jìn)行GPU加速以及性能優(yōu)化的方法。首先，我們安裝了支持GPU的XGBoost版本，并啟用了GPU加速。然后，我們調(diào)整了模型參數(shù)以優(yōu)化性能，并進(jìn)行了性能評(píng)估。 通過這篇博客教程，您可以詳細(xì)了解如何
??多設(shè)備適配差異??：輕量設(shè)備（如智能穿戴）的GPU性能有限，需針對(duì)性優(yōu)化；高端設(shè)備（如平板）支持更復(fù)雜的GPU特性（如Vulkan/VK），但需開發(fā)者合理利用。 ??鴻蒙的GPU加速技術(shù)?? 通過 ??將渲染任務(wù)從CPU卸載到GPU?? ，利用GPU的并行計(jì)算能力加速圖形處理（如圖層合成、動(dòng)畫插值、紋理渲染），從而實(shí)現(xiàn)
圖1表示Mali GPU為代表的移動(dòng)GPU硬件框圖，一般4部分組成，其中GPU和GPU-FW可以理解為一個(gè)硬件模塊，但是為了理解Panfrost，特意將分為兩個(gè)部分。當(dāng)然移動(dòng)GPU也可以是上圖2組成，即添加PCIe總線和GPU獨(dú)占GDDR模塊。一般認(rèn)為圖2組成性能比圖1性能要高，但是功耗也高，代碼實(shí)現(xiàn)相對(duì)復(fù)雜。
排行榜 在網(wǎng)頁(yè)和APP中常常需要用到榜單的功能，對(duì)某個(gè)key-value的列表進(jìn)行降序顯示。當(dāng)操作和查詢并發(fā)大的時(shí)候，使用傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)就會(huì)遇到性能瓶頸，造成較大的時(shí)延。 使用分布式緩存服務(wù)（DCS）的Redis版本，可以實(shí)現(xiàn)一個(gè)商品熱銷排行榜的功能。它的優(yōu)勢(shì)在于：
以BN折疊為例，如下表示折疊后獲得的性能收益。 圖1 BN折疊下前向運(yùn)算性能收益 AOE性能自動(dòng)調(diào)優(yōu) 自動(dòng)性能調(diào)優(yōu)工具AOE(Ascend Optimization Engine)，可以對(duì)于模型的圖和算子運(yùn)行通過內(nèi)置的知識(shí)庫(kù)進(jìn)行自動(dòng)優(yōu)化，以提升模型的運(yùn)行效率。開啟AOE調(diào)優(yōu)后，模型轉(zhuǎn)換時(shí)會(huì)自動(dòng)進(jìn)行性能調(diào)優(yōu)操作，該過程耗時(shí)較長(zhǎng)，可能需要數(shù)小時(shí)。
性能調(diào)優(yōu) 調(diào)優(yōu)流程 性能診斷 性能可視化 父主題： 訓(xùn)練遷移指導(dǎo)（PyTorch）
性能調(diào)優(yōu) Profiling數(shù)據(jù)采集 使用Advisor工具分析生成調(diào)優(yōu)建議 調(diào)優(yōu)前后性能對(duì)比 父主題： 案例：Dit模型訓(xùn)練遷移
據(jù)需求進(jìn)行選擇。CCE AI套件（NVIDIA GPU）插件對(duì)版本升級(jí)或回滾時(shí)，需保證GPU節(jié)點(diǎn)上沒有GPU虛擬化負(fù)載。如果在GPU節(jié)點(diǎn)存在GPU虛擬化負(fù)載時(shí)，對(duì)插件版本進(jìn)行升級(jí)或回滾操作，則需要對(duì)GPU節(jié)點(diǎn)的進(jìn)行排水，具體操作請(qǐng)參見CCE AI套件（NVIDIA GPU）插件版
性能調(diào)優(yōu) 單模型性能測(cè)試工具M(jìn)indspore lite benchmark 單模型性能調(diào)優(yōu)AOE 父主題： 案例：SD1.5推理遷移
GPU驅(qū)動(dòng)概述 GPU驅(qū)動(dòng)概述 在使用GPU加速型實(shí)例前，請(qǐng)確保實(shí)例已安裝GPU驅(qū)動(dòng)以獲得相應(yīng)的GPU加速能力。 GPU加速型實(shí)例支持兩種類型的驅(qū)動(dòng)：GRID驅(qū)動(dòng)和Tesla驅(qū)動(dòng)。 當(dāng)前已支持使用自動(dòng)化腳本安裝GPU驅(qū)動(dòng)，建議優(yōu)先使用自動(dòng)安裝方式，腳本獲取以及安裝指導(dǎo)請(qǐng)參考（推薦
分析能力，詳細(xì)的操作方式請(qǐng)參見性能調(diào)優(yōu): MA-Advisor性能診斷。 對(duì)于GPU和NPU性能比對(duì)、NPU多次訓(xùn)練之間性能比對(duì)的場(chǎng)景，昇騰提供了性能比對(duì)工具compare_tools，通過對(duì)訓(xùn)練耗時(shí)和內(nèi)存占用的比對(duì)分析，定位到具體劣化的算子，幫助用戶提升性能調(diào)優(yōu)的效率。工具將訓(xùn)練耗時(shí)
是解決非結(jié)構(gòu)化網(wǎng)格問題的完美“黑箱”求解器，其中元素或 volumes 可以有不同數(shù)量的鄰域，并且很難識(shí)別子問題。有一篇有趣的博客文章展示了GPU加速器使用 NVIDIA AmgX 庫(kù)在 AMG 中顯示出良好的性能。對(duì)于結(jié)構(gòu)化問題，GMG 方法比 AMG 方法更有效，因?yàn)樗鼈兛梢岳脝栴}幾何表示的附加信息。GMG 求解器
標(biāo)題內(nèi)容：設(shè)置標(biāo)題的顯示內(nèi)容。 標(biāo)題行高度：設(shè)置標(biāo)題的行高，單位px。 背景色：設(shè)置標(biāo)題背景的顏色。 文本位置：設(shè)置標(biāo)題文本位置。 字體：設(shè)置標(biāo)題的字體、大小和顏色等。 配置 在配置中，設(shè)置組件的全局樣式、表頭、行和序列號(hào)。 圖4 排行榜配置 全局樣式 排行榜行數(shù)：設(shè)置排行榜的行數(shù)。 背景色：設(shè)置排行榜背景的顏色。
（推薦）自動(dòng)安裝GPU加速型ECS的GPU驅(qū)動(dòng)（Windows） 操作場(chǎng)景 在使用GPU加速型實(shí)例時(shí)，需確保實(shí)例已安裝GPU驅(qū)動(dòng)，否則無(wú)法獲得相應(yīng)的GPU加速能力。 本節(jié)內(nèi)容介紹如何在GPU加速型Windows實(shí)例上通過腳本自動(dòng)安裝GPU驅(qū)動(dòng)。 使用須知 如果GPU加速型實(shí)例已安裝
、深度學(xué)習(xí)框架及其他相關(guān)依賴，使用時(shí)無(wú)需進(jìn)行繁瑣的環(huán)境配置，直接拉取鏡像運(yùn)行即可。 GPU加速：這些鏡像經(jīng)過優(yōu)化，能夠充分利用NVIDIA GPU進(jìn)行計(jì)算，尤其是在深度學(xué)習(xí)、大規(guī)模數(shù)據(jù)處理和高性能計(jì)算任務(wù)中，能夠顯著提升計(jì)算效率。 優(yōu)化設(shè)計(jì)：容器鏡像針對(duì)特定的任務(wù)（如深度學(xué)習(xí)框架、AI
簡(jiǎn)單，而且無(wú)處不在。 以物聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)能力為核心，與行業(yè)應(yīng)用相融合，形成了傳統(tǒng)行業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)所需的基礎(chǔ)設(shè)施和關(guān)鍵要素。華為云IoT攜手伙伴，將IoT技術(shù)與行業(yè)需求緊密結(jié)合，共同打造IoT行業(yè)解決方案，在交通、工業(yè)、城市、園區(qū)、物流等多個(gè)行業(yè)得到成功使用。同時(shí)聚合生態(tài)，打造華為云市場(chǎng)Io
