碎碎念：最近拿到一个工业模型渲染测试，它有三千六百万个三角面，内存使用了近16G。家里电脑显卡是GTX960，才2G显存，完全不够用啊。稍微加点模型进去，就超显存不渲了，很是揪心，谁让我选了redshift渲呢。。但不可否认它确实出图很快啊。为了测试继续进行下去，我不断优化场景，尽可能的删掉看不到物体。最终模型三角面减到了两千百万，才勉强能够渲成图。小心翼翼调整采样，都不敢多加半点参数。门都不敢打
PyCUDA 可以通过 Python 访问 NVIDIA 的 CUDA 并行计算 API。具体介绍和安装可以参考 PyCUDA 官网文档和 pycuda PyPI。本文涵盖的内容有：通过 PyCUDA 查询 GPU 信息。NumPy array 和 gpuarray 之间的相互转换。使用 gpuarray 进行基本的运算。使用 ElementwiseKernel 进行按元素的运
8.4 多GPU计算注：相对于本章的前面几节，我们实际中更可能遇到本节所讨论的情况：多GPU计算。原书将MXNet的多GPU计算分成了8.4和8.5两节，但我们将关于PyTorch的多GPU计算统一放在本节讨论。 需要注意的是，这里我们谈论的是单主机多GPU计算而不是分布式计算。如果对分布式计算感兴趣可以参考PyTorch官方文档。本节中我们将展示如何使用多块GPU计算，例如，使用多块GPU训练同
在算力为王的时代，你的 GPU 可以顺畅的运行大模型（LLM）吗？对于这一问题，很多人都难以给出确切的回答，不知该如何计算 GPU 内存。因为查看 GPU 可以处理哪些 LLM 并不像查看模型大小那么容易，在推理期间（KV 缓存）模型会占用大量内存，例如，llama-2-7b 的序列长度为 1000，需要 1GB 的额外内存。不仅如此，模型在训练期间，KV 缓存、激活和量化都会占用大量内存。我们不
# 多GPU只有一个在跑的原因及解决方法
在深度学习领域，使用多个GPU进行训练是提高训练效率的常见做法。然而，有时我们会发现在多GPU环境下，只有一个GPU在工作，其他的GPU处于闲置状态。本文将介绍多GPU只有一个在跑的原因，并提供解决方法。
## 原因分析
多GPU只有一个在跑的原因主要有两个：
1. **数据并行策略的选择**：在多GPU训练中，有两种主要的策略，即数据并行和模型并
介绍先展示下官方介绍的docker运行原理第一要点 这里只是一个镜像,它分为四层只读层，而这四个只读层堆叠成一个Ubuntu的镜像。第二要点 docker的存储驱动负责管理镜像内的各个数据层并提供一个对外的统一视图，当你启动一个新的容器时会出现下面图示，这一层也叫做容器层，所有的操作改变和新增文件都是发生在这里。这些东西默认存储在第三要点 Docker 1.10引
1.OpenCL概念OpenCL是一个为异构平台编写程序的框架，此异构平台可由CPU、GPU或其他类型的处理器组成。OpenCL由一门用于编写kernels （在OpenCL设备上运行的函数）的语言（基于C99）和一组用于定义并控制平台的API组成。 OpenCL提供了两种层面的并行机制：任务并行与数据并行。2.OpenCL与CUDA的区别 不同点：OpenCL是通用的异构平台编程
流程图如下所示：
```mermaid
flowchart TD
A(了解Docker和pod的区别)
B(运行一个Docker)
C(运行一个pod)
A -->|选择想要运行的容器| B
A -->|选择想要运行的pod| C
```
首先，让我们来了解一下Docker和pod的区别。Docker是一个开源的容器化平台，它允许开发者将应用程序及其依
索引1、端口镜像：SPAN端口镜像的配置：2、DHCP 动态主机配置协议 统一分发管理IP地址DHCP的工作过程DHCP地址续约DHCP中继3、DHCP攻击（1）DHCP snooping --防止dhcp攻击DHCP snooping的配置（2）ARP欺骗ARP欺骗的配置（3）源地址保护源地址保护的配置4、端口安全端口安全的配置5、SSH ---安全的Telnet行为开启STelnet的配置6
How GPU works图形管道 任何3D图形系统的目的是根据场景描述合成图像；GPU设计者通常将这种图像合成过程表示为一个专用阶段的硬件管道。在这里，我们提供了一个经典图形管道的高级概述——我们的目标是强调实时渲染计算的那些方面——让图形应用程序开发人员利用现代gpu作为通用并行计算引擎。管道输入 大多数实时图形处理系统会把所有事物看做是由许多个三角形组成的。因此图形处理系统首先会把复杂的输入
的一 前言最近写了个又臭又长的代码来验证idea，效果还行但速度太慢，原因是代码中包含了一个很耗时的模块，这个模块需要连续执行百次以上才能得到最终结果，经过实测模块每次执行消耗约20ms，而且两次执行之间没有先后关系，为了保证系统的实时性，我决定将这一部分运算放在GPU上执行。二 环境配置（dirver CUDA + runtime CUDA）要想使用GPU加速计算，首先需要一块性能还可以的Nvi
# 用Docker一个镜像跑多个微服务容器
在使用Docker部署微服务时，通常会为每个微服务创建一个独立的容器。但有时候，我们希望能够在同一个镜像中运行多个微服务容器，以减少镜像的数量并提高效率。本文将介绍如何使用Docker一个镜像跑多个微服务容器，并提供代码示例帮助理解。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD;
A[创建Dockerfile] --> B
RHEL8中podman容器引擎红帽企业 Linux 8 包含 container-tools 软件包模块，它提供了一个可取代 Docker 和 Moby 的新容器引擎，称为 Podman。 container-tools 软件包还包含其他工具，如 Buildah(构建容器镜像)
0x00 前言简述在CentOS6系列版本系统在安装完成后会自动生成一个install.log文件,然后在CentOS7系列版本中就变化为anaconda-ks.cfg文件，它可以作为类似于Windows自动化安装的应答文件，只不过此处是用于Linux系统自动化安装的应答文件即无人值守自动化安装配置文件;Q:vmlinuz 与 initrd.img 介绍分别有何作用说明?答:(1) vmlinuz
收集过程可视化展示，随后进入正文：
参考与前言看到仿真群对这类任务下（用carla收集数据然后再做训练等） 需求量大，顺手马上写一个好了，首先收集数据需要考虑清楚：收集什么数据，需要什么样的数据格式数据之间的时间戳一定要同步，这就意味着对carla的时间设置有一定的认知【仿真】Carla世界的时间 [2]收集数据时一般没啥意外的话 我们倾向于车自己自动跑，有时候可能会想着 不考虑红绿灯、速
ask是flink中的一个逻辑概念，一个任务由一个或者多个算子组合而成(多个算子构成一个任务是需要满足一定的条件才可以，有兴趣的老铁可以来了解一下 Operator Chain),为了提升任务执行的效率，可以对任务配置并行度，使任务在实际运行过程中并行执行，此时该任务的多个并行任务被称为子任务(subTask)。如下图：每个虚线框是一个任务，框里的圆是子任务。总结来说：Task是逻辑概念，subT
概述容器是镜像的运行时实例。正如从虚拟机模板上启动 VM 一样，用户也同样可以从单个镜像上启动一个或多个容器。 虚拟机和容器最大的区别是容器更快并且更轻量级——与虚拟机运行在完整的操作系统之上相比，容器会共享其所在主机的操作系统/内核。 下图为使用单个 Docker 镜像启动多个容器的示意图。 启动容器的简便方式是使用： docker container run 或者 docker run 该命令
1.1 思考Docker镜像的本质是什么？Docker中一个CentOS镜像为什么只有200MB，而一个CentOS操作系统的iso文件要几个G？Docker中的一个Tomcat镜像为什么有500MB，而一个Tomcat安装包只有70多MB。1.2 Linux文件系统操作系统组成部分：进程调度子系统。进程通信子系统。内存管理子系统。设备管理子系统。文件管理子系统。网络通信子系统。作业控制子系统。L
今天的男主角，是与 Go 工程师有调度相关的知识，那就是 “单核 CPU，开两个 Goroutine，其中一个死循环，会怎么样？”请在此处默念自己心目中的答案，再往和煎鱼一起研讨一波 Go 的技术哲学。问题定义针对这个问题，我们需要把问题剖开来看看，其具有以下几个元素：运行 Go 程序的计算机只有一个单核 CPU。两个 Goroutine 在运行。一个 Goroutine 死循环。根据这道题的题意
java和python可以一起学习，但是一般不建议一起学，尤其是对于初学者，初学者一般建议先学习python再学习java，因为python相对比较简单。java和python要不要一起学java和python是可以一起学习的，但是一般都不建议大家一起学习，大家可以详细了解二者的特点后，选择一个更适合自己的学习方向。python是一门简单高效，应用范围广泛的计算机语言，相对于其他编程语言而言，py
