anaconda配置GPU云服务器显卡的相关内容

阿里云文档 2025-04-08

配置EAS服务使用GPU共享功能

在您使用专属资源组部署服务时，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 2025-02-05

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 2025-01-14

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 2025-01-09

GPU配置故障告警及修复方案

ACK集群针对GPU节点的坏卡场景，提供了多维度的监控、诊断、告警与恢复机制。本文将介绍GPU节点故障的具体排查步骤及恢复方案。

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 2022-10-21 来自：开发者社区

使用anaconda配置gpu版本的tensorflow（30系列以下显卡）

环境内容tensorflow-gpu：2.2.0无需安装keras，tensorflow与keras合并了，简而言之，tensorflow自带keras接下来要用到的所有安装文件——网盘下载（不用自己去下载啦）：链接：https://pan.baidu.com/s/1cSwNCRKY0syOt-NBEdr94Q提取码：p002 一、Anaconda环境配置1、Anaconda的下载....

文章 2022-10-19 来自：开发者社区

使用anaconda配置gpu版本的torch==1.7.1（非30系列以上显卡也可用）

一、环境内容：torch==1.7.1 torchvision==0.8.2接下来要用到的所有安装文件——百度网盘下载：链接：https://pan.baidu.com/s/1GkJokStd5AVjZTWtatXX1Q提取码：6jzk 二、Anaconda环境配置：1、Anaconda的下载与安装（已跳过下载）开始安装 &am...

文章 2022-10-19 来自：开发者社区

使用anaconda配置标配版gpu的torch==1.2.0（30系列以下显卡）

环境内容torch：1.2.0torchvision：0.4.0接下来要用到的所有安装文件——网盘下载（不用自己去下载啦）：链接：https://pan.baidu.com/s/1cSwNCRKY0syOt-NBEdr94Q提取码：p002 一、Anaconda环境配置1、Anaconda的下载（可以跳过）————————————————新版本anaconda的下载：安装最新的Ana....

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更新时间 2024-02-13 09:18:32

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