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
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2024-04-17 14:21:24
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kubenetes 存储一. hostPath类型的Volume这种类型的Volume是使用node节点本地的存储资源。优点是相对于其他网络存储没有网络开销缺点是无法和其他node节点上的pod共享数据。Pod必须要与Volume在同一台宿主机配置hostPath存储卷的嵌套字段共有两个：一个是用于指定工作节点上的目录路径的必须按字段path 一个是指定存储卷类型的type，它支持使用的卷类型包含
**如何在K8S中实现GPU共享**
在K8S中实现GPU共享可以让多个容器共享一块或多块GPU，提高GPU的利用率，增加系统整体的性能。下面我将向你介绍如何在K8S中实现GPU的共享以及需要执行的步骤和代码示例。
**步骤概述**
在K8S中实现GPU共享通常需要以下步骤：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 配置GPU设备插件 |
| 2 | 部署NVI
原创
2024-03-15 10:59:02
107阅读
Kubernetes（K8S）是一个开源的容器编排引擎，可以帮助用户更好地管理容器化的应用程序。在一些场景下，我们需要在K8S集群中共享GPU资源来加速机器学习、深度学习等计算密集型任务。本文将介绍如何在K8S中实现共享GPU资源的方法。
### 实现K8S共享GPU资源的步骤
在下面的表格中列出了在K8S中共享GPU资源的步骤：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1
原创
2024-03-08 10:01:03
145阅读
# GPU共享K8S实现指南
## 概述
在使用Kubernetes（K8S）集群进行GPU共享的过程中，我们需要确保节点上有合适的NVIDIA GPU驱动程序，并正确配置Kubernetes资源以允许GPU共享。本文将介绍如何实现GPU共享K8S的具体步骤。
### 步骤总览
下面是实现GPU共享K8S的步骤概览：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 安装
原创
2024-03-13 13:12:49
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声明本文所有内容基于Docker，k8s集群由rancher提供的rke工具搭建（后文中称为rancher版本k8s，也适用于使用RancherUI搭建的集群），GPU共享技术采用了阿里GPU Sharing。使用了其他容器技术的本文不一定适用，或者使用了kubeadm进行k8s搭建的可能有部分不适用，kubeadm搭建的k8s在部署GPU Sharing时网上可查的资料和官网资料都很多，而ran
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2024-03-11 12:55:18
167阅读
在Kubernetes (K8S) 中开启共享 GPU 主要涉及到将 GPU 资源在不同的容器之间共享使用，以提高资源利用率。在开始介绍具体操作前，我们首先来了解一下整个流程以及需要使用的代码示例。
### 流程概述
以下是实现"K8S开启共享GPU"的主要步骤和操作说明：
| 步骤 | 操作
原创
2024-03-29 09:52:24
226阅读
k8s的存储卷目录一： emptyDir 存储卷1.1 为什么使用存储卷1.2 emptyDir 存储卷的作用1.3 示例二： hostPath卷2.1 作用2.2 示例三： nfs共享存储3.1 安装配置nfs服务3.2 master 节点操作一： emptyDir 存储卷1.1 为什么使用存储卷容器磁盘上的文件的生命周期是短暂的,这就使得在容器中运行重要应用时会出现一些问题。首先,
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2024-07-16 00:24:47
90阅读
在腾讯云(Kubernetes)上实现GPU共享，可以帮助用户更有效地利用GPU资源，提高计算效率。在这篇文章中，我将向您介绍如何在腾讯云上搭建一个支持GPU共享的Kubernetes集群。
整个过程大致可分为以下几个步骤：
| 步骤 | 操作 |
|------|------|
| 1 | 创建腾讯云GPU类型的云服务器实例 |
| 2 | 部署NVIDIA GPU驱动 |
|
原创
2024-03-28 10:11:07
112阅读
七、共享存储原理1、Volumes介绍1）、Pod Volumes首先来看一下Pod Volumes的使用场景：场景一：如果pod中的某一个容器在运行时异常退出，被kubelet重新拉起之后，如何保证之前容器产生的重要数据没有丢失？场景二：如果同一个pod中的多个容器想要共享数据，应该如何去做？以上两个场景，其实都可以借助Volumes来很好地解决，接下来首先看一下Pod Volumes的常见类型
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2024-04-24 11:39:53
146阅读
# 在Kubernetes中实现多个容器共享GPU的方法
## 概述
在现代复杂的应用程序中，对于GPU的需求越来越高，如深度学习、科学计算等。而在Kubernetes（简称K8S）中，实现多个容器共享GPU资源是一项非常有用的功能。本文将介绍如何在K8S中实现多个容器共享GPU，并提供相应的代码示例。
## 流程概述
在开始之前，我们需要确保环境满足以下要求：
- 安装了Kubernetes
原创
2024-01-15 12:36:30
358阅读
NFS简介NFS,是由SUN公司研制的文件传输协议,全称Network File SystemNFS主要是采用远程过程调用RPC机制实现文件传输安装命令yum install -y nfs-utils rpcbind
集群文件共享如何解决集群中文件的统一修改、统一使用？共享通过在宿主机上安装NFS，将文件共享给多个容器NFS使用示例安装NFS服务执行如下命令，在宿主机上安装NFS，这里我们选择Ma
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2024-05-24 21:29:56
72阅读
共享存储机制k8s对有状态的容器应用或者需要对数据进行持久化的应用，在之前的篇章说过，可以将容器内的目录挂载到宿主机的容器目录或者emptyDir临时存储卷。 另外，k8s还开放了两个资源，分别是PersistentVolume(PV)和PersistentVolumeClaim(PVC)， 这两个资源对象可允许k8s使用外部的存储设备。 比如在生产环境中有一个专门的
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2024-03-18 09:43:01
38阅读
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
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2024-04-15 23:08:55
101阅读
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
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2024-07-31 22:26:46
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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
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2024-05-27 14:56:52
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requests与limitsapiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: pod1
spec:
containers:
- image: xxx
resources:
requests:
cpu: 200m
memory: 10Mi
limits:
cpu: 500m
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2024-04-26 09:22:18
86阅读
# 实现K8S GPU加速教程
## 简介
在使用Kubernetes（K8S）进行容器编排时，有时候我们需要利用GPU来加速计算任务。本文将介绍如何在K8S集群中实现GPU加速，帮助刚入行的小白快速上手。
## 流程概述
下面是实现K8S GPU加速的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ------- |
| 1 | 安装NVIDIA GPU驱动 |
| 2 | 部署
原创
2024-04-23 18:15:50
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如何在GPU上运行K8S
随着机器学习和深度学习等计算密集型工作负载的增加，GPU在计算领域扮演着越来越重要的角色。Kubernetes（K8S）是一个用于管理容器化应用程序的开源平台，那么如何在GPU上运行K8S呢？下面我们将逐步介绍这个过程。
步骤|操作
---|---
1|安装NVIDIA GPU驱动
2|安装CUDA Toolkit
3|安装Docker和nvidia-docker2
原创
2024-03-19 10:08:11
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作者 | 车漾 阿里巴巴高级技术专家需求来源经过近几年的发展，AI 有了许许多多的落地场景，包括智能客服、人脸识别、机器翻译、以图搜图等功能。其实机器学习或者说是人工智能，并不是什么新鲜的概念。而这次热潮的背后，云计算的普及以及算力的巨大提升，才是真正将人工智能从象牙塔带到工业界的一个重要推手。与之相对应的，从 2016 年开始，Kubernetes 社区就不断收到来自不同渠
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2024-08-20 13:58:21
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