免费测试|滴滴云开放基于NVIDIA A100的GPU裸金属服务器测试

滴滴云开放基于NVIDIA A100 GPU的裸金属服务器测试,A100具备高性能计算、深度学习和数据分析能力,如TensorCore、MIG虚拟化技术。用户可申请测试,以提升AI训练和推理效率。

北京时间9月1日起,企业用户可申请测试滴滴云基于NVIDIA A100 GPU的裸金属服务器产品,有意向的企业用户扫描文末二维码,联系滴滴云同学申请测试吧~

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NVIDIA A100 GPU介绍


NVIDIA A100融合了超540亿个晶体管,是目前全世界最大尺寸的7nm制程处理器,内有6912个CUDA核心、40GB运行内存,以及内存网络带宽达1.6TB/s,张量计算核心内容性能大幅度提高,TF32性能达156万亿次/秒,如果利用稀疏性,其计算能力可翻倍达到312万亿次/秒。

NVIDIA A100 Tensor Core GPU 基于最新的 Ampere 架构,相比上一代 NVIDIA V100 GPU 增加了许多新特性,在 HPC、AI 和数据分析领域都有更好的表现。A100 为 GPU 计算和深度学习应用提供了超强扩展性,可以运行在单卡或多卡 GPU 工作站、服务器、集群、云数据中心、 边缘计算系统以及超算中心。A100 GPU 可以构建灵活,弹性且高性能的数据中心。

A100 搭载了革命性的多实例 GPU(Multi-instance GPU 或 MIG)虚拟化与 GPU 切割能力,对云服务供应商(CSPs)更加友好。当配置为 MIG 运行状态时,A100 可以通过分出最多 7 个核心来帮助供应商提高 GPU 服务器的利用率,无需额外投入。A100 稳定的故障分离也能够让供应商安全的分割GPU。

A100 带有性能强劲的第三代 Tensor Core,支持

### 推荐用于深度学习的最佳云服务器配置及服务提供商 #### 一、硬件配置建议 对于深度学习任务,GPU 是核心组件之一。A100 GPU 被广泛认为是最先进的数据中心 GPU,适用于大规模训练和推理工作负载[^2]。它提供了强大的计算能力和高带宽内存支持,能够显著提升模型训练速度。 - **显卡型号**: NVIDIA A100 Tensor Core GPUs 提供卓越的性能表现,在处理复杂神经网络架构时尤为突出。 - **存储容量**: 至少配备 NVMe SSD 存储以减少数据读取延迟,并确保快速访问大型数据集文件。 - **网络连接**: 使用高速互联技术(如 InfiniBand 或 RoCE),以便于分布式训练场景下的节点间通信效率最大化。 #### 二、软件环境设置指南 ##### 1. 操作系统选择 推荐采用 CentOS Linux 或 Ubuntu LTS 版本作为基础操作系统平台,因为它们拥有良好的社区支持以及兼容性强的特点[^1]。 ##### 2. 安装驱动程序与CUDA Toolkit 正确安装最新的图形处理器驱动至关重要;例如针对A100系列设备而言,则需下载对应版本号为`450.xx`以上的官方驱动包并通过命令行执行脚本来完成部署操作: ```bash wget https://zyk.s3-internal.didiyunapi.com/public_software/NVIDIA/DRV/NVIDIA-Linux-x86_64-450.57.run chmod +x NVIDIA-Linux-x86_64-450.57.run sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-450.57.run --silent --no-kernel-module ``` 随后还需加载相应的 CUDA 工具链至目标环境中去,这一步骤通常可以通过 apt-get/yum package manager 来简化流程: ```bash distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID) curl -s -L https://nvidia.github.io/cuda/$distribution/cuda-keyring.gpg | sudo apt-key add - sudo sh -c 'echo "deb http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64 /" > /etc/apt/sources.list.d/cuda.list' sudo apt update && sudo apt install cuda-toolkit-11-2 ``` ##### 3. 配置深度学习框架及其依赖库 常见的开源项目 TensorFlow PyTorch 等均内置了对 cuDNN 的调用接口从而进一步挖掘底层硬件潜力。因此除了基本编译选项外还需要额外指定路径指向预构建好的动态链接库位置: ```python import tensorflow as tf from tensorflow.keras.layers import Dense, Flatten, Conv2D from tensorflow.keras.models import Sequential model = Sequential([ Conv2D(32, kernel_size=(3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)), Flatten(), Dense(128, activation='relu'), Dense(10, activation='softmax') ]) optimizer=tf.optimizers.Adam() loss_object=tf.losses.SparseCategoricalCrossentropy() model.compile(optimizer=optimizer, loss=loss_object, metrics=['accuracy']) ``` #### 三、端实例选型分析 目前市面上主流的服务商都推出了基于 A100裸金属方案来满足科研机构和个人开发者的需求。以下是几家典型代表的具体参数对比情况表单摘要: | 参数名称 | 滴滴 BMS | |----------------|---------------| | CPU 核心数 | Intel Xeon Platinum 8280 (Cascade Lake),96 Cores @ 2.7GHz | | 内存大小 | ECC Registered DDR4 RAM, Total Capacity Up To 768GB | | 显卡数量&规格 | Single or Dual NVIDIA Tesla A100 PCIe w/ HBM2 Memory | 综上所述可以看出滴滴计算所提供的产品线不仅具备强劲算力而且兼顾灵活性便于客户按需定制专属解决方案。 ---
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