配置GPU云服务器环境的相关内容

阿里云文档 2025-07-11

配置EAS服务使用GPU共享功能

在您使用专属资源组或灵骏智算资源配额部署服务时，EAS提供了GPU共享功能，以便充分利用资源。您只需在部署服务时打开GPU共享开关，系统便会在服务中部署虚拟化的GPU，EAS可以根据您配置的算力占比和使用显存来指定每个实例所需的资源。本文为您介绍如何配置GPU共享功能。

阿里云文档 2025-06-27

如何配置共享GPU调度节点选卡策略

默认情况，Pod分配GPU资源的顺序为先分配完节点上的一张GPU卡，再分配其他GPU卡，避免出现GPU资源碎片。但是在有的场景中，您希望让Pod调度到节点上时，尽量分散到各个GPU卡上，避免因为某张GPU卡坏掉影响的业务过多。本文介绍如何配置共享GPU调度节点选卡策略。

阿里云文档 2025-06-11

在GPU实例上启用eRDMA实现高效数据传输

GPU实例绑定弹性RDMA网卡（ERI）后，各GPU实例间在VPC网络下可以实现RDMA直通加速互连，相比传统的RDMA，eRDMA可以提供更高效的数据传输服务，有效提升GPU实例之间的通信效率并缩短任务处理时间。本文介绍如何在GPU实例上启用eRDMA。

阿里云文档 2025-01-14

配置共享GPU调度仅共享不隔离策略

在某些场景下，您可能不需要GPU隔离模块参与共享GPU调度。例如，有些业务应用自带显存限制能力。在这种情况下，使用GPU隔离模块可能不合适。对此，共享GPU调度支持某些节点不安装GPU隔离模块的选项。本文介绍如何配置共享GPU调度仅共享不隔离策略。

阿里云文档 2024-12-10

在GPU实例的Docker环境中快速配置eRDMA提升网络性能

eRDMA（Elastic Remote Direct Memory Access）是一种高性能网络通信技术，将eRDMA功能引入容器（Docker）环境可以实现容器应用程序绕过操作系统内核直接访问主机的物理eRDMA设备，从而提供更快的数据传输和通信效率，适用于在容器中需要大规模数据传输和高性能网络通信的应用场景。本文介绍如何使用eRDMA镜像在GPU实例上快速配置eRDMA。

文章 2024-08-09 来自：开发者社区

Windows11+CUDA12.0+RTX4090如何配置安装Tensorflow2-GPU环境？

1 引言电脑配置 Windows 11cuda 12.0RTX4090 由于tensorflow2官网已经不支持cuda11以上的版本了，配置cuda和tensorflow可以通过以下步骤配置实现。 2 步骤（1）创建conda环境并安装cuda和cudnn，以及安装tensorflow2.10 conda create -n tf39 python=3.9.* nu...

文章 2022-02-17 来自：开发者社区

本文分为如下几个部分什么是GPU服务器租用阿里云GPU服务器ubuntu系统安装python3.6安装pip安装anaconda3配置jupyter服务器与本地windows文件互传安装GPU版TensorFlow开启多个进程（多个窗口）本地sublime编辑远程文件vim配置什么是GPU服务器相比于CPU，GPU在进行矩阵运算等高度并行化计算任务上有非常大的速度优势，比如你使用TensorFl....

文章 2022-02-14 来自：开发者社区

Ubuntu配置pytorch gpu环境（含Cuda+Cudnn+pytorch-gpu+卸载）（下）

三、配置环境变量：<1>.cd到/home/(用户名)目录下，ls -a列出所有文件，找到有一个**.bashrc**的隐藏文件,使用vim或gedit编辑在尾部添加路径,以vim为例：sudo vim .bashrc，按G跳到末尾，添加如下路径：（以下是10.1和10.1两个版本）## CUDA 10.0版本 export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_P....

文章 2022-02-14 来自：开发者社区

Ubuntu配置pytorch gpu环境（含Cuda+Cudnn+pytorch-gpu+卸载）(上）

概述步骤如下：安装NVIDIA 驱动安装NVIDIA Cuda安装NVIDIA CuDNN安装GPU版本的PyTorch卸载NVIDIA Cuda零.安装NVIDIA 驱动1、查看自己机器上的显卡型号 lspci -vnn | grep VGA -A 122、下载显卡驱动 https://www.geforce.cn/drivers，或者https://www.nvidia.cn/Downloa....

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更新时间 2024-08-10 15:18:28

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