GPU上的粒子系统在DX10上的实现已经不是什么新鲜事了。考虑到公司使用的现有渲染器，我决定在dx9上实现之。首先看到的是fannyfish在csdn上的博文，它把Shader X3上的Massively Parallel Particle Systems on the GPU论文大致做了翻译，但fannyfish同学的代码并未体现论文的算法思路，具体算法详见原版论文，基本思路在这里不再赘述。这篇
Ubuntu指令学习笔记目录Ubuntu指令学习笔记一、Ubuntu解压缩zip,tar,tar.gz,tar.bz21、ZIP2、TAR3、TAR.GZ二、GPU相关1、查看GPU的状态三、设置文件共享密码访问四、设置文件读写权限一、Ubuntu解压缩zip,tar,tar.gz,tar.bz21、ZIPzip可能是目前使用得最多的文档压缩格式。它最大的优点就是在不同的操作系统平台，比如Linu
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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本节书摘来华章计算机《vSphere性能设计：性能密集场景下CPU、内存、存储及网络的最佳设计实践》一书中的第2章 ，第2.1.1节，[美] 克里斯托弗·库塞克（Christopher Kusek） 著 吕南德特·施皮斯（Rynardt Spies）姚海鹏 刘韵洁 译,2.1.1 VMware容量规划器VMware容量规划器是一个有用的工具，可以帮你深入理解资源利用和制订服务器以及服务强化计划。为
linux系统只能读取4个分区，所以开始把所以的分区都安装在机械硬盘上失败勒搭建目标windows7+Ubuntu18.04LTS双系统Ubuntu下安装docker，在docker上运行支持GPU的nvidia-docker在docker下运行python3.6容器，容器内安装pytorch环境，使用pytorch调用GPU进行训练能将容器打包，方便之后在其他环境下运行一、安装Ubuntu18.
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2023-08-22 11:33:08
82阅读
目录Docker制作镜像nvidia驱动nvidia-dockerdeepo总结和问答练习时效性本篇撰写时间为2021.11.19，由于计算机技术日新月异，博客中所有内容都有时效和版本限制，具体做法不一定总行得通，链接可能改动失效，各种软件的用法可能有修改。但是其中透露的思想往往是值得学习的。本篇前置：ExpRe[6] 云服务器[0] 基础使用，ssh连接这里涉及GPU的部分用到有GPU的云服务器
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2023-08-28 21:29:53
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如何实现GPU Docker
## 引言
GPU Docker是一种在容器中使用GPU加速的技术，它能够帮助开发者更方便地利用GPU资源来加速深度学习、数据分析等任务。对于刚入行的小白来说，实现GPU Docker可能会比较困难，但只要按照以下步骤进行操作，就能够轻松地实现GPU Docker。
## 实现步骤
下面是实现GPU Docker的步骤和所需代码的详细说明：
| 步骤 | 操作
原创
2023-12-29 04:31:37
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在之前的『闲话云计算』一文中曾提到过：构成云计算的『干细胞』是 计算、存储和网络 。Docker 作为云计算领域的新生力量，自然少不了对这三要素的关注，我们来具体看看他是怎么设计的。众所周知，Docker 提供了容器的运行环境，通过LXC对CPU计算资源进行隔离，运行在每一台OS之上， 计算资源 是他最容易控制和管理的，但对 网络 和 存储 的支持在之前一直不是特别理想，直到1.7之后的版本推出了
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2024-02-07 11:04:10
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测试结果：win10可以使用wsl2在docker中使用GPU测试步骤如下：安装wsl2在搜索中打开启用或关闭windows功能开启适用于linux的windows子系统 如果有问题的话虚拟机平台也开启在powershell下执行下面命令效果相同。dism.exe /online /enable-feature /featurename:Microsoft-Windows-Subsystem-Li
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2023-09-20 16:33:06
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目录配置并安装docker安装docker-nvidia（启动容器调用显卡必备项）修改docker数据保存路径（强烈建议修改，要不后面会很麻烦） 配置并安装docker在 Ubuntu 上安装 Docker 非常直接。我们将会启用 Docker 软件源，导入 GPG key，并且安装软件包。 （这里指推荐使用官方的安装方法，snap的方法不推荐，各种命令不是很通用） 1、首先，更新软件包索引，并
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2024-06-18 16:42:06
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一、nvidia-docker方式为了使docker image能很便利的使用Nvidia GPU，从而产生了nvidia-docker，由它来制作nvidia driver的image。nvidia-docker是一个可以使用GPU的docker，nvidia-docker是在docker上做了一层封装，通过nvidia-docker-plugin，然后调用到docker。需要安装：1、dock
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2024-07-04 15:14:14
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背景ZStack所聚焦的IaaS，作为云计算里的底座基石，能够更好的实现物理资源隔离，以及服务器等硬件资源的统一管理，为上层大数据、深度学习Tensorflow等业务提供了稳定可靠的基础环境。近年来，云计算发展探索出了有别于传统虚拟化、更贴近于业务的PaaS型服务，该类型依赖于docker实现，如K8S等典型的容器云，可以直接从镜像商店下载封装好业务软件的镜像，更加快捷地实现业务部署
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2024-06-25 15:22:50
189阅读
# 如何实现Docker GPU加速
## 概述
在Kubernetes中使用GPU加速可以帮助我们更高效地处理深度学习、机器学习等计算密集型任务。本文将介绍如何在Docker容器中实现GPU加速。
## 步骤
以下是实现Docker GPU加速的步骤：
| 步骤 | 操作 |
|------|-----|
| 1 | 安装NVIDIA Container Toolkit |
| 2 | 部
原创
2024-05-07 11:42:07
104阅读
Docker化部署(GPU版本)一般DL/ML模型需要使用到GPU资源，如何采用一般docker化部署无法部署深度学习模型和机器学习模型，如何使Docker能够使用到宿主机上GPU资源了，Nvidia 提供Nvidia-docker 如何使容器可以访问到宿主机上GPU资源Nvidia-dockerdocker原生并不支持在他生成的容7器中使用Nvidia GP资源。nvidia-do
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2023-07-11 20:18:30
694阅读
1.作业要求：创建Docker容器，利用容器共享GPU资源，并完成基于GPU的计算，如Tensorflow。2.主机配置：* Ubuntu18.04 系统* GeForce GTX 1060 显卡3.安装步骤：1.安装docker2.安装nvidia显卡驱动，（安装cuda、cudnn可选）3.安装nvidia-docker4.nvidia-docker pull tensorflow镜
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2023-09-21 09:13:39
912阅读
目录docker和nvidia-docker的区别docker安装docker-nvidia安装使用docker安装gpu版本的pytorch安装JupyterLab （可以选择不安装）命令解读 docker和nvidia-docker的区别nvidia-docker是一个可以使用GPU的docker，nvidia-docker是在docker上做了一层封装，通过nvidia-docker-pl
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2024-03-19 20:11:25
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正文nvidia-docker run --rm nvidia/cuda:10.0-develdocker开的容器中要想支持gpu，也必须安装cuda(安cuda时会自动安驱动)1、可以直接使用tensorflow、pytorch等官方提供的gpu镜像。2、如果想自己定制，可以基于nvidia/cuda镜像，进行配置(不要从头自己配置)二、Docker19.03之后，内置gpu支持****增加了对
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2024-10-27 19:17:21
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支持的设备在一套标准系统中通常有多台计算设备。TensorFlow 支持 CPU 和 GPU 这两种设备。它们均用 strings 表示。例如：
"/cpu:0"：机器的 CPU。
"/device:GPU:0"：机器的 GPU（如果有一个）。
"/device:GPU:1"：机器的第二个 GPU（以此类推）。如果 TensorFlow
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2024-08-30 14:52:34
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nvidia-docker是一个可以使用GPU的docker，nvidia-docker是在docker上做了一层封装，通过nvidia-docker-plugin，然后调用到docker上，其最终实现的还是在docker的启动命令上携带一些必要的参数。因此在安装nvidia-docker之前，还是需要安装docker的。docker一般都是使用基于CPU的应用，而如果是GPU的话，就需要安装特有
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2024-08-07 16:34:55
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自己摸索 之前我写过一篇如何在docker中使用gpu的随笔（传送门），当时反响还不错（收获了三个推荐）。但是今天却遇到了坑爹的情况，当时的方法不管用了。 回顾一下当时的解决方案：只要加上 --gpus all，以及两个环境变量就好了。但是这次我遇到问题的坑爹之处在于，我的docker版本不再是19以上，而是恰恰好好地卡在了18。这就使得它不能够理解--gpus all这个参数项。
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2024-06-20 21:44:38
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