前言NVIDIA nvprof / nvvp工具是英伟达N卡GPU编程中用于观察的利器。全称是NVIDIA Visual Profiler，是由2008年起开始支持的性能分析器。交互性好，利于使用。其中记录运行日志时使用命令nvprof，可视化显示日志时使用命令nvvp。该工具的官方介绍如下：不过在最近几年，英伟达官方推出了新的性能分析工具NSight，官方更加建议使用新的工具，给出的原因是NSi
1、首先连接到主机，然后使用 shell 安装 Rancher1.1、使用 shell 工具（如 xhell 或其他连接工具）登录 Linux 主机。1.2、执行以下命令：docker run -d --privileged --restart=unless-stopped \
-p 80:80 -p 443:443 \
-v <主机路径>:/var/lib/rancher/
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2024-03-28 10:00:45
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引言 年初开始进入3D打印行业，受命以Cura为基础，研发一款自主的3D打印切片软件。 自主研发要取其长处，补其不足，首先自然是要搞清楚Cura到底做了什么，读Cura的代码是必需的。我一向都觉得比起自己写代码来，读别人的代码是一个漫又而痛苦的过程，读者的思想与写者总有偏差，往往又无法验证自
一.概念性阶段 应用阶段(Application Stage)->几何阶段(Geometry Stage)->光栅化阶段（Rasterizer Stage)
1.1 应用阶段
目标是输出渲染所需要的几何信息，即渲染图元（rendering primitives)。
1.1.1 准备场景数据，例如摄像机位置，视锥体，场景中包含哪些模型，使用哪些光源等
前言目前我们使用的是 rancher 2.1.1版本，在去年 rancher 发布 v2.1.* 版本的时候做过一次升级，当时遇到了很多问题，虽然都一一解决，但是并没有有效的记录下来，这里在升级 v2.2.* 版本的时候做一个记录以便在今后升级的时候的提供参考作用。升级前的准备首先查看当前 rancher 版本，记下这个版本号后面需要使用。查看方式就是登陆 rancher 在左下角就可以看到当前版
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2024-10-28 09:52:23
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介绍Luigi是基于python语言的，可帮助建立复杂流式批处理任务管理系统。它主要提供了以下功能：任务依赖管理、工作流管理、任务可视化、错误故障处理机制、命令行交互等。Luigi的主要目的是为了解决需要长期运行的流式批处理任务的管理。你可以链接很多个任务，使它们自动化，并进行故障管理。上面所说的任务可以是任何类型的任务，通常来说有如下几种：Hadoop任务、从数据库导入或导出、机器学习算法训练等
探秘NVIDIA-Jobs：GPU计算任务调度的利器项目地址:https://gitcode.com/boxvc/NVIDIA-Jobs项目简介NVIDIA-Jobs 是一个由NVIDIA开发的开源项目，旨在为大规模GPU集群提供高效、灵活的任务调度解决方案。它专为科学计算、深度学习和人工智能应用设计，旨在最大化GPU资源的利用率，并简化高性能计算环境下的工作流程。技术分析NVIDIA-Jobs
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2024-06-17 14:31:06
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这一部分打算从头记录一下CUDA的编程方法和一些物理架构上的特点；从硬件入手，写一下包括线程束的划分、流水线的调度等等微结构的问题，以及这些物理设备是如何与软件对应的。下一部分会写一下cuda中的几种内存划分，进行数据同步，以及优化cuda运行效率的几种方法。（传送门）1 硬件架构1.1 Tesla ： G80不同厂家、版本的GPU内容差别可能会比较大，因此挑出几款比较经典的GPU，写一些通用的
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2024-07-19 17:35:15
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文章目录简介GPU调度示意图数据结构组织图CS管理数据结构amdgpu_cs_chunkamdgpu_cs_parseramdgpu_ibGPU调度数据结构drm_sched_jobamdgpu_jobdrm_sched_entitydrm_sched_rqdrm_gpu_scheduler流程流程图整体流程保存渲染命令初始化job填充IB初始化entity提交任务内核线程初始化内核线程任务调度
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2024-03-31 12:22:47
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capacity调度器的作用是尽可能的利用集群的所有机器资源，在资源高利用率的同时兼顾公平性. 1.yarn capacity的优先级由队列实现，这是一个类似树状结构的层级队列，最顶层的队列是树的root，叶子队列是应用程序提交到的队列，我们假设一个公司有两个部门A和部门B，部门A下有两个工作室：A1和A2，部门B下有两个工作室B1和B2. 假设我们现在对于部门A有如下配置： yarn.sched
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2024-05-30 08:54:03
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Kubernetes是一个开源容器编排平台，提供了众多的功能来管理和调度容器化应用程序。其中包括对GPU的调度功能，使得容器可以充分利用GPU资源，提升应用程序的性能。本文将介绍如何在Kubernetes中进行GPU调度，并提供代码示例来帮助您实现这一过程。
### 1. GPU调度的流程
下表展示了实现GPU调度的步骤及相应的操作：
| 步骤 | 操作 |
| ------ | -----
原创
2024-01-19 09:31:58
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文章目录概念描述1.1 CPU密集型1.2 IO密集型总结概念描述1.1 CPU密集型`概念定义:`
cpu密集型又称计算密集型，指大部分时间用来做计算逻辑判断等CPU动作的程序称为CPU密集型任务。
该类型的任务需要进行大量的计算，主要消耗CPU资源。这种计算密集型任务虽然也可以用多任务完成，
但是任务越多，花在任务切换的时间就越多，CPU执行任务的效率就越低，
所以，要最高效地利用C
在CUDA编程中，blockIdx 和 threadIdx 作为C/C++编程中作为内置变量，不是直接对应硬件指令，而是CUDA编程模型中的抽象概念，用于标识线程在网格（grid）和块（block）中的位置，帮助开发者组织和标识线程。函数执行期间，每个线程会获得其唯一的 blockIdx 和 threadIdx 值，用于计算线程
计算能力为1.x的设备
每个SM具有8个SP（cuda核），每个SP每次单精度浮点运算或整形运算需要1个时钟周期，因此每个时钟周期SM可以执行8个单精度浮点运算或整数运算。每个时钟周期可以执行1个双精度浮点运算。
每个SM具有1个线程束调度器，一次可
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2024-06-28 15:10:39
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1 QuartzQuartz是一款Java开源任务调度框架，也是很多Java工程师接触任务调度的起点。下图显示了任务调度的整体流程：Quartz的核心是三个组件。任务：Job 用于表示被调度的任务；触发器：Trigger 定义调度时间的元素，即按照什么时间规则去执行任务。一个Job可以被多个Trigger关联，但是一个Trigger 只能关联一个Job；调度器 ：工厂类创建Scheduler，根据
如果您使用 PyCharm、VSCode 等 IDE 工具进行编程，可以通过 SSH 功能，远程使用矩池云的开发环境，为您提供更快更便捷的 GPU 服务哦。本教程将以 PyCharm 为例，向您讲解如何使用矩池云机器环境。在开始教程之前，请确保您的 PyCharm 有 SSH 远程功能，通常为专业版（部分社区版 PyCharm 无此功能）。本教程使用密码登录方式连接 GPU。教程中使用的为 PyC
hadoop 远程调度（二）[toc]远程调度例子//定义接口
public interface ClientProtocol extends org.apache.hadoop.ipc.VersionedProtocol{
long versionID = 123456;
String echo(String str);
int add(int a, int b);
}
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2024-09-02 11:58:00
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标题：Kubernetes调度GPU：从小白到熟练开发者的实现指南
摘要：本文将为刚入行的开发者详细介绍如何在Kubernetes集群中实现GPU调度功能。我们将以步骤为导向，通过代码示例演示每一步的操作，帮助读者逐步了解如何使用Kubernetes调度GPU的过程。
1. 简介
在当今大数据和机器学习的领域，GPU已经成为一个重要的计算资源。而对于使用Kubernetes的开发者来说，如何在
原创
2024-01-22 14:26:51
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标题：Kubernetes GPU调度详解及代码示例
引言：
Kubernetes（简称K8S）是一个开源的容器编排平台，它支持在集群中自动部署、扩展和管理应用程序容器。随着机器学习和深度学习的兴起，越来越多的任务需要使用GPU进行计算。因此，GPU调度成为了Kubernetes中一个重要的话题。本文将详细介绍Kubernetes中GPU调度的流程，并提供代码示例帮助我们更好地理解和应用。
第
原创
2024-01-18 10:55:25
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## Slurm调度GPU
### 概述
Slurm是一个开源的集群管理工具，用于在大规模计算机集群中调度、管理作业。在需要使用GPU的任务中，Slurm可以帮助我们有效地管理GPU资源，以实现并行计算的加速。本文将介绍如何在Slurm中实现GPU的调度。
### 流程图
| 步骤 | 操作 |
|------|------|
| 1. 创建Slurm配置文件 | 在集群的主机上创建Slur
原创
2024-05-16 10:15:57
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