tongchenkeji 发表于：2023-10-30 22:44:380次点击 已关注取消关注 关注 私信 在阿里函数计算中，GPU配置怎么办？[阿里云Serverless] 暂停朗读为您朗读 在阿里函数计算中，GPU配置怎么办？ 「点点赞赏，手留余香」 赞赏 还没有人赞赏，快来当第一个赞赏的人吧！ 海报 Serverless 应用引擎# GPU云服务器176# Serverless2886# 函数计算2686# 异构计算156
认真学习的heartAM 2023-11-28 2:51:54 2 如果你需要在云端使用GPU进行计算，以下是一些建议的解决方案： 阿里云ECS（弹性计算服务）：你可以购买支持GPU的ECS实例，在这些实例上运行需要GPU支持的应用。 阿里云容器服务：对于需要容器化的应用，你可以使用阿里云的容器服务，并在支持GPU的ECS实例上部署容器。 BatchCompute（批量计算服务）：对于批处理任务，可以考虑使用BatchCompute，并选择GPU实例来执行任务。 Elastic Container Instance（ECI）：这是一个无服务器容器实例服务，允许用户在没有预先购买或预配置ECS实例的情况下运行容器。可以考虑是否有支持GPU的配置。
梓慕AM 2023-11-28 2:51:54 3 在阿里函数计算中配置GPU，首先需要登录阿里云官网并进入函数计算控制台。接着选择需要开通GPU权限的项目，然后在左侧导航栏中选择“服务授权”。在服务授权页面，点击“新增授权策略”按钮，并在弹出的窗口中填写授权策略名称和描述。接下来在授权配置中，选择“创建授权”按钮。此时，需要在弹出的页面中填写以下信息：授权对象（即需要授权GPU权限的用户或用户组）、授权方式（选择“授权策略”或“自定义权限策略”）以及授权范围（选择需要授权GPU权限的函数及其资源）。最后点击“确定”，完成授权。此外，你还需要通过函数计算控制台配置GPU实例的弹性伸缩策略。这需要先已创建函数计算的服务和GPU函数。然后，在控制台的左侧导航栏中，单击服务及函数，开启目标服务的实例级别指标。
小周sirAM 2023-11-28 2:51:54 4 在阿里云函数计算中，可以使用GPU来加速函数计算的任务，但需要注意以下几点： 配置方法：要在函数计算中启用GPU，您需要在创建函数时选择带有GPU的规格。然后，在运行环境中安装所需的GPU驱动程序和其他软件包。 访问权限：需要为GPU分配合适的访问权限，否则函数可能无法正常使用。 带宽限制：根据您选择的规格，GPU可能有带宽限制，这会影响函数的性能和响应时间。 成本：使用GPU会增加成本，请谨慎评估需求和预算。
听风de歌AM 2023-11-28 2:51:54 5 在阿里云函数计算中，你可以通过如下步骤来配置GPU： 登录到阿里云函数计算控制台。 在左侧导航栏中选择“计算” > “实例”。 点击“创建实例”按钮。 在创建实例页面中，选择“GPU实例”选项卡，并选择适合你的需求的GPU实例规格。 根据自己的实际情况填写其他必要的参数，如地域、实例名称等。 确认无误后，点击“确定”按钮完成实例的创建过程。
sun20AM 2023-11-28 2:51:54 6 在阿里函数计算中，配置GPU实例需要先创建函数计算的服务和GPU函数。首先，登录函数计算控制台，在左侧导航栏，单击服务及函数。然后，开启目标服务的实例级别指标。 阿里云函数计算提供了不同规格的GPU实例，包括极致弹性的GPU实例和大规格的函数计算性能实例。此外，函数计算在2022年发布了性能体验再升级的GPU实现，提供业界最小的GPU虚拟化粒度，显存规格最小至1GB。支持CPU与GPU解耦，允许用户独立配置，同时支持GPUTuring/Ampere两代卡型。底层技术架构从ECS架构过渡到神龙GPU架构，实现了多租安全GPU共享虚拟化方案，综合资源利用率提升80%。算力规格最小达到1/16 T4、1/24 A10。冷启动时间从分钟级提升到秒级，性能提升300%。 在具体的GPU规格配置上，例如fc.gpu.ampere.1 Ampere系列A10卡型，显存规格可以在1024 MB的倍数（对应1 GB~24 GB）内选取。例如，如果配置vGPU显存为5 GB，则vGPU最高可以得到5/24张卡的算力。 此外，开发者可以通过函数计算控制台、SDK或Serverless Devs来体验GPU实例的最佳实践。例如，可以使用Python语言和Serverless Devs开发工具或通过控制台，将原始图像经过函数代码处理，实现风格合成以及对象检测。
vohelonAM 2023-11-28 2:51:54 7 GPU实例（公测中）https://help.aliyun.com/zh/fc/configure-provisioned-instances-and-auto-scaling-rules GPU实例的闲置模式功能默认处于关闭状态。开启闲置模式后，当预留的实例无请求时，函数计算会将实例的vCPU和GPU冻结，使其进入闲置状态。闲置vCPU使用不计费，闲置GPU使用将按照内存单价来进行计费，这将为您节省大量的成本。更多信息，请参见计费概述。 由于GPU实例的闲置模式尚处于公测中，目前只针对整卡显存使用，即您的容器GPU配置必须为16 GB（T4卡型）或24 GB（A10卡型）。若申请试用，请单击闲置GPU实例公测申请链接进行公测资格申请。
穿过生命散发芬芳AM 2023-11-28 2:51:54 8 传统GPU使用场景存在资源利用率低、使用成本高和弹性能力弱等痛点问题，而Serverless GPU提供了一种更加灵活的方式来利用GPU计算资源，您只需根据自己的实际需求选择合适的GPU型号和计算资源规模即可。GPU选型指引请参见以下流程图。 ——参考来源于阿里云官方文档。
GPU同时支持T4和A10。此回答来自钉群阿里函数计算官网客户。
如果你需要在云端使用GPU进行计算，以下是一些建议的解决方案：
阿里云ECS（弹性计算服务）：你可以购买支持GPU的ECS实例，在这些实例上运行需要GPU支持的应用。
阿里云容器服务：对于需要容器化的应用，你可以使用阿里云的容器服务，并在支持GPU的ECS实例上部署容器。
BatchCompute（批量计算服务）：对于批处理任务，可以考虑使用BatchCompute，并选择GPU实例来执行任务。
Elastic Container Instance（ECI）：这是一个无服务器容器实例服务，允许用户在没有预先购买或预配置ECS实例的情况下运行容器。可以考虑是否有支持GPU的配置。
在阿里函数计算中配置GPU，首先需要登录阿里云官网并进入函数计算控制台。接着选择需要开通GPU权限的项目，然后在左侧导航栏中选择“服务授权”。在服务授权页面，点击“新增授权策略”按钮，并在弹出的窗口中填写授权策略名称和描述。接下来在授权配置中，选择“创建授权”按钮。此时，需要在弹出的页面中填写以下信息：授权对象（即需要授权GPU权限的用户或用户组）、授权方式（选择“授权策略”或“自定义权限策略”）以及授权范围（选择需要授权GPU权限的函数及其资源）。最后点击“确定”，完成授权。此外，你还需要通过函数计算控制台配置GPU实例的弹性伸缩策略。这需要先已创建函数计算的服务和GPU函数。然后，在控制台的左侧导航栏中，单击服务及函数，开启目标服务的实例级别指标。
在阿里云函数计算中，可以使用GPU来加速函数计算的任务，但需要注意以下几点：
在阿里云函数计算中，你可以通过如下步骤来配置GPU：
在阿里函数计算中，配置GPU实例需要先创建函数计算的服务和GPU函数。首先，登录函数计算控制台，在左侧导航栏，单击服务及函数。然后，开启目标服务的实例级别指标。
阿里云函数计算提供了不同规格的GPU实例，包括极致弹性的GPU实例和大规格的函数计算性能实例。此外，函数计算在2022年发布了性能体验再升级的GPU实现，提供业界最小的GPU虚拟化粒度，显存规格最小至1GB。支持CPU与GPU解耦，允许用户独立配置，同时支持GPUTuring/Ampere两代卡型。底层技术架构从ECS架构过渡到神龙GPU架构，实现了多租安全GPU共享虚拟化方案，综合资源利用率提升80%。算力规格最小达到1/16 T4、1/24 A10。冷启动时间从分钟级提升到秒级，性能提升300%。
在具体的GPU规格配置上，例如fc.gpu.ampere.1 Ampere系列A10卡型，显存规格可以在1024 MB的倍数（对应1 GB~24 GB）内选取。例如，如果配置vGPU显存为5 GB，则vGPU最高可以得到5/24张卡的算力。
此外，开发者可以通过函数计算控制台、SDK或Serverless Devs来体验GPU实例的最佳实践。例如，可以使用Python语言和Serverless Devs开发工具或通过控制台，将原始图像经过函数代码处理，实现风格合成以及对象检测。
GPU实例（公测中）https://help.aliyun.com/zh/fc/configure-provisioned-instances-and-auto-scaling-rules
GPU实例的闲置模式功能默认处于关闭状态。开启闲置模式后，当预留的实例无请求时，函数计算会将实例的vCPU和GPU冻结，使其进入闲置状态。闲置vCPU使用不计费，闲置GPU使用将按照内存单价来进行计费，这将为您节省大量的成本。更多信息，请参见计费概述。
由于GPU实例的闲置模式尚处于公测中，目前只针对整卡显存使用，即您的容器GPU配置必须为16 GB（T4卡型）或24 GB（A10卡型）。若申请试用，请单击闲置GPU实例公测申请链接进行公测资格申请。
传统GPU使用场景存在资源利用率低、使用成本高和弹性能力弱等痛点问题，而Serverless GPU提供了一种更加灵活的方式来利用GPU计算资源，您只需根据自己的实际需求选择合适的GPU型号和计算资源规模即可。GPU选型指引请参见以下流程图。
——参考来源于阿里云官方文档。