前言K8S 性能优化系列文章，本文为第一篇：OS sysctl 性能优化参数最佳实践。参数一览sysctl 调优参数一览# Kubernetes Settings
vm.max_map_count = 262144
kernel.softlockup_panic = 1
kernel.softlockup_all_cpu_backtrace = 1
net.ipv4.ip_local_reserv
**实现GPU显存K8S限制**
在使用Kubernetes（K8S）进行GPU相关工作负载时，我们通常会面临需要限制GPU显存的情况，以防止一个Pod占用过多的显存资源。本文将向您展示如何实现GPU显存K8S限制，让您能够更好地管理GPU资源。
**步骤概览**
以下是实现GPU显存K8S限制的整个过程的概览：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建NV
在Kubernetes集群中对GPU显存进行限制是一项非常重要的任务，可以有效地管理资源并确保应用程序能够正常运行。在本文中，我将向您介绍如何在Kubernetes中实现GPU显存限制的方法。
首先，让我们了解一下这个过程的步骤，我们可以使用以下表格展示：
| 步骤 | 描述 |
|-----|----
一.MetalLB 通过MetalLB来实现适用于公有云上的 Kubernetes 服务LoadBalancer,MetalLB是用于裸机的负载均衡器实现 Kubernetes 群集，使用标准路由协议,注意网络插件兼容性,本次使用的是FlannelMetalLB# 1.准备环境
kubectl edit configmap -n kube-system kube-proxy #在IPVS模式下使
K8S会限制GPU显存是通过资源配额和描述器来实现的，接下来我将详细解释这个过程，并带你一步步操作。
### 流程图
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 创建GPU设备插件 |
| 2 | 为Pod设置GPU资源请求和限制 |
| 3 | 部署使用GPU的应用程序 |
### 步骤解释
#### 步骤 1: 创建GPU设备插件
首先，需要在K8S集群中创建GP
在Kubernetes（K8S）中实现GPU虚拟化显存是一个比较常见的需求，特别是对于需要进行深度学习、机器学习等大规模计算的应用来说。通过GPU虚拟化显存，可以让容器能够利用GPU资源进行计算，提升性能和效率。在这篇文章中，我将向你介绍如何在K8S中实现GPU虚拟化显存。
首先，让我们来了解一下整个实现的流程，可以使用以下表格展示：
| 步骤 | 操作
为了找出响应速度慢，超时失败率高的接口，并定位出性能瓶颈的卡壳所在，我们需要一个apm性能监测工具。php是一个单进程的语言，性能卡壳主要就在于myql、redis、memcache等数据库操作以及curl等微服务调用过程，我们需要一个工具，能够帮助我们系统的看到整个接口的请求——响应过程，找出过程中的耗时点，有针对性的做出优化。skywalking是国产开源的apm性能管理工具，本教
在Kubernetes（K8S）中，资源（Resources）是描述应用程序运行所需的CPU、内存等计算资源的对象。通过为Pod中的容器定义资源请求和限制，可以有效地管理和调度容器。
下面将向您介绍如何定义和配置K8S资源，以便您可以更好地理解和使用它们。
### **步骤总览**
下面是如何实现K8S资源的步骤，通过以下步骤您将学会如何在Kubernetes集群中管理资源：
| 步骤 |
文章目录硬件基础命令发送模式Ring BufferBuffer Type数据结构agmdgpu驱动关系图drm_radeon_cs_chunkAMDGPU_CHUNK_ID_IBAMDGPU_CHUNK_ID_FENCEamdgpu_cs_contextradeon_cmdbuf_chunkradeon_cmdbufamdgpu_ibamdgpu_csradeon驱动关系图流程流程图创建上下文填
在Kubernetes（K8S）中，使用YAML文件来定义资源是非常常见的做法。在这篇文章中，我将向你介绍如何使用K8S YAML文件定义资源。
首先让我们来看一下整个过程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|-----|--------------------------------------|
| 1 | 创建一个YAML
## Kubernetes资源限制（K8S Resources Limit）详解
在Kubernetes（K8S）中，资源限制是一种关键的功能，可以帮助我们对Pod和容器的资源使用进行有效管理。通过设置资源限制，我们可以为每个Pod和容器分配特定的CPU和内存资源，以确保在资源有限的情况下，系统仍然能够保持稳定运行。
在本文中，我们将详细介绍如何在Kubernetes中设置资源限制，以及如何使
KubernetesKubernetes是一个完备的分布式系统支撑平台，具有完备的集群管理能力，多扩多层次的安全防护和准入机制、多租户应用支撑能力、透明的服务注册和发现机制、內建智能负载均衡器、强大的故障发现和自我修复能力、服务滚动升级和在线扩容能力、可扩展的资源自动调度机制以及多粒度的资源配额管理能力。Kubernetes优势:原生的资源隔离集群化自动化管理计算资源(CPU/GPU)自动调度对多
在K8S中，K8S将所有的操作对象都当做资源来进行管理，K8S为我们提供了一个叫APIserver的组件，这个组件提供了一系列的RESTful风格的接口，通过这些接口就可以实现对资源的增删改查等操作。而所谓的资源配置清单就是我们用来创建和管理资源的配置文件。在了解资源配置清单前，我们需要先了解一下K8S中有哪些资源。一、资源类型1、工作负载型资源这些资源就是K8S中承载具体的工作的一些资源，常见的
文章目录一: 深入理解Pod资源管理1.1: Pod资源1.2: 镜像拉取策略二: 部署docker和docker-compose环境 一: 深入理解Pod资源管理1.1: Pod资源特点：最小部署单元一组容器的集合一个Pod中的容器共享网络命名空间Pod是短暂的Pod容器分类：1：infrastructure container 基础容器维护整个Pod网络空间node节点操作查看容器的网络2：
k8s架构图：前言：本文以两台机器为例，叙述k8s的安装部署过程，1台机器为master节点，另一台为node节点，master节点不参与部署业务pod。服务器操作系统为Ubuntu18.04 Server0X00 部署前置操作以下为Master节点和Node节点均需执行的部署前置操作1.安装Docker此处需要注意安装的Docker版本是否被k8s支持，比如k8s V1.20最高只支持Docke
2016 年，随着 AlphaGo 的走红和 TensorFlow 项目的异军突起，一场名为 AI 的技术革命迅速从学术界蔓延到了工业界，所谓的 AI 元年，就此拉开帷幕。当然，机器学习或者说人工智能，并不是什么新鲜的概念。而这次热潮的背后，云计算服务的普及与成熟，以及算力的巨大提升，其实正是将人工智能从象牙塔带到工业界的一个重要推手。而与之相对应的，从 2016 年开始，Kubernetes 社
requests与limitsapiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: pod1
spec:
containers:
- image: xxx
resources:
requests:
cpu: 200m
memory: 10Mi
limits:
cpu: 500m
一、概述搭建k8s集群时，需要访问google，下载相关镜像以及安装软件，非常麻烦。正好阿里云提供了k8s的更新源，国内用户就可以直接使用了。二、环境介绍操作系统主机名IP地址功能配置ubuntu-16.04.5-server-amd64k8s-master192.168.91.128主节点2核4Gubuntu-16.04.5-server-amd64k8s-node1192.168.91.129
前言前两天闹得沸沸扬扬的事件不知道大家有没有听说，Google 竟然将 Docker 踢出了 Kubernetes 的群聊，不带它玩了。。。具体的解释请看《听说 K8s 要甩了 Docker 了》，我这里简单描述下，Kubernetes 是通过 CRI 来对接容器运行时的，而 Docker 本身是没有实现 CRI 的，所以 Kubernetes 内置了一个
k8s kubelet device-plugins场景：对于云的用户来说，在 GPU 的支持上，他们最基本的诉求其实非常简单：我只要在 Pod 的 YAML 里面，声明某容器需要的 GPU 个数，那么 Kubernetes 为我创建的容器里就应该出现对应的 GPU 设备，以及它对应的驱动目录。以 NVIDIA 的 GPU 设备为例，上面的需求就意味着当用户的容器被创建之后，这个容器里必须出现如下
