可先阅读一下参考：kubernetes如何将异构GPU（如NVIDIA、海光、寒武纪）统一协同调度？导语：虚拟GPU（vGPU）技术是在物理GPU的基础上实现的一种虚拟化解决方案，为虚拟机提供了高性能的图形处理能力。本文将深入探讨vGPU的实现原理，帮助读者更好地理解和应用这一技术。目录vGPU的背景vGPU的实现原理vGPU的优势和应用场景结论vGPU的背景在传统的虚拟化
一：准备好测试环境； 1：确保引擎中帧速最大值没有被限制，在项目设置-通用设置-帧率下；2：配备好各项参数质量；3：VR模式后在编辑器中按~键调出控制台，输入r.ScreenPercentage，这个相当于画面分辨率，默认是100，你可以输入更高或更低的值，确定一个你觉得清晰度合适的数值，比如说120.4：准备好测试环境后，调出控制台，输入stat unit查看当前画面中的各项运算耗时数
[root@tsainode11 ~]# rpm -qa | grep $(uname -r
原创
2022-06-04 00:24:02
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一、nvidia的安装安装的方式有多种，这里主要采用.run文件安装**1sudo apt-get purge nvidia* 卸载旧驱动，这一步通常不是必须的，安装nvidia时旧版本会自动覆盖2lsmod | grep nouveau 查询nouveau nvidia驱动，是否为启用状态，若看到nouveau对应的值为0，则跳过步骤33, 禁用自带的 nouveau nvidia驱动禁用的驱动
基于内核的虚拟机KVM(Kernel-based Virtual Machine)是linux平台上的全虚拟化解决方案KVM需要包含虚拟化支持的x86硬件,intel VT或者AMD-V。KVM使用修改后的QEMU作为前端工具,QEMU通过/dev/kvm设备与KVM交互。自kernel版本2.6.20 KVM随主线内核一起发行。前提条件(prerequisite)可以使用KVM的前提条件是
针对能够并行利用数百个小核心的应用来说，GPU提供了极大的性能提升。众所周知的用例包括各种形式的图形处理，视频编辑渲染等等—科学计算以及数据流处理，包括大数据分析以及高速通信/存储数据服务。很多用例针对云计算，但特有的性能需求以及代码复杂性使得该项工作充满挑战而且和云中的通用计算相比多少有些滞后。过渡到聚焦GPU的用例的杀手锏是两年前发布的NVIDIA GRID产品，该产品允许应用在由调配GPU资
AMD今天在Computex上为其下一代7纳米GPU Vega草拟了高级的数据中心计划。综合了AMD在个人电脑上花费一个半小时的展示，显然7纳米Vega终于瞄准了高性能深度学习和机器学习应用。AMD EPYC的成功可能为Vega在云AI训练和推理的应用铺平了道路。AMD声称，与合作伙伴合作开发的7纳米流程节点将产生现有两倍的晶体管密度，两倍的功率效率，比其14nm流程节点高出约三分之一的性能。7纳
LVM（逻辑卷管理）的概念在了解LVM的概念之前我们应该先了解PV（physical volume,物理卷）、VG（volume group,卷组）和LV（logical volume,逻辑卷）。因为LVM就是由这三种元素组成的。PV（physical volume,物理卷）： PV是VG的组成部分，它是由分区构成的，通常我们在有多块硬盘的环境中把一块硬盘格式化
在PC硬件不断细化后，脱颖而出的电竞硬件，就是为游戏而生的装备。现在电竞市场非常的火爆，各个品牌都推出了自家的电竞装备来满足不同阶级的电竞玩家选择，说到电竞装备，一般都会闪现两大电竞巨头：雷蛇和华硕旗下的ROG玩家国度，当然这两个品牌是很多电竞玩家梦幻首选，同时也意味着顶级的价格，但是羞于囊中苦涩很容易让普通玩家望而止步。这种情况下，可以考虑退而求其次选择，就像华硕推出有TUF Gaming电竞特
下一步：第二步_安装samba服务器；安装VMware虚拟机Vmware虚拟机也有很多个版本，我这里使用的是Vmware10，当然你也可以使用其他的版本。工具/原料：VMware10软件包：VMware-workstation-full-10.0.1-1379776.exe方法/步骤：1、双击VMware-workstation-full-10.0.1-1379776.exe文件进行安装。2、在安
文章目录深度学习系列一、基础概念1.并行计算针对哪一部分？2.怎么并行计算的？3.并行的主要问题是信息的传递问题3.1消息传递（Message passing）的类型3.2如果我们有m个worker，那么时间就降到原来的1/m吗？异步的Message passing模型---Parameter serverParameter server的流程Parameter server的不稳定地方二、扩展
本文将介绍：如何找到所需要的Tensorflow-GPU镜像在Linux终端中拉取镜像、查看本地镜像使用Docker构建Tensorflow-Gpu环境配置jupyter外部访问映射检查是否是GPU环境查看本文的前置条件是本地需要有Docker环境，如果还未配置Docker环境，可以先查看文章配置下。一，下载Tensorflow镜像1，找到所需要的Tensorflow镜像百度搜索nvidia ng
在最近的XenSummit 2016上，英特尔在一个Session上演示了基于Xen的GPU虚拟化在线迁移。为什么后起之秀会吊打老司机？一、XenGT如何实现在线迁移？我们先来看XenGT的架构 1、英特尔的显卡集成到CPU上，使用的显存是内存，和CPU共同访问内存空间；2、在hypervisor实现对GPU的陷阱（trap）和透传（pass-through）机制，说明意思
原创
2016-08-01 23:48:10
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在Kubernetes(K8S)中，实现"proxmox vgpu"主要是通过使用GPU资源来加速容器中的应用程序。Proxmox是一种开源的虚拟化管理平台，而"vgpu"是指虚拟GPU。结合在Kubernetes中使用这些技术，可以实现在容器中使用虚拟GPU资源，提高应用程序的性能和效率。
整体流程如下：
| 步骤 | 操作 |
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A100 MIG 使用说明
官方手册阅读约定美元符号 “$” 号开头的黄色标注，表示一个命令行界面的命令。前提条件当需要在支持 MIG 模式的 GPU 中开启 MIG，则需要满足以下前提条件和最低的软件版本：MIG 仅在 A100 与 H100上支持（截至2022年6月7日）CUDA 11 和 NVIDIA 驱动程序450.80.02或更高版本CUDA 11 支持的 Linux
概述从NVIDIA vGPU版本11.0开始支持了软件跨版本升级特性，借助此特性，一定程度上解耦了虚拟化vGPU Host与Guest驱动程序版本关系，实现更平滑的VM内vGPU驱动程序升级过程，提升了用户体验。本文将着重介绍NVIDIA vGPU软件跨版本升级概念与局限性。背景：在NVIDIA vGPU 版本11.0 以前，虚拟机内部安装的vGPU Guest驱动程序需要与虚拟化平台上安装的Ho
今天微软宣布 Microsoft Edge 将会支持开源视频编解码器 WebM/VP9，现在正在开发过程中。VP9 是开源编码器，提供高效的流 HD 内容压缩，有更低的压缩比率，适用于 UHD 流。VP9 最初支持不久后会提供在 Windows Insider 10 Preview 构建版本中。这是 Windows 继续努力扩展视频编码功能的一项努力。微软也会继续改进其他格式，希望能得到用户很好的
# OpenStack vGPU
## Introduction
OpenStack is an open-source cloud computing platform that allows users to manage and control a pool of computing resources, including virtual machines (VMs). One of
跑 AI 大模型的 K8s 与普通 K8s 有什么不同？计算存储网络调度小结 得益于 AI 开始火的时候，云原生体系已经普及，所以当前绝大多数的 AI 底层都是基于 Kubernetes 集群进行的资源管理（不像大数据，早期大量使用 Yarn 进行资源管理，在云原生普及后，还得面临 Spark on K8s 这种云原生改造）。都知道云原生已经是 Kubernetes 的天下了，各大领域（大数据、
本文视频版：vGPU的License Server支持安装在Windows和Linux系统上，今天我们来看一下如何在Windows系统上安装vGPU License Server。首先看一下vGPU License Server支持的系统：如果使用Windows来安装vGPU License Server，必须选择使用英文原版的镜像来安装操作系统，否则会出现乱码的问题，而Linux则没有这个限制。
