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
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
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
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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
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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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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# 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
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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
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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
233阅读
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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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
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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
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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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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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目录背景使用 Docker Client 调用 GPU依赖安装安装 Docker安装 NVIDIA Container Toolkit¶--gpus使用 Docker Go SDK 为容器分配 GPU使用 NVIDIA/go-nvml使用 Docker Go SDK 为容器分配 GPU扩展阅读：NVIDIA Multi-Instance GPU背景深度学习的环境配置通常是一项比较麻烦的工作，尤其是
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2023-07-16 23:24:49
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技术背景在前面一篇博客中，我们介绍过MindSpore-CPU版本的Docker部署以及简单的案例测试，当时官方还不支持GPU版本的Docker容器化部署。经过MindSpore团队的努力，1.2.0版本的MindSpore-GPU终于推出了Docker版本的安装解决方案： 在本文中我们将针对这一方案进行直接的测试，并补充其中一些很有可能被忽略的细节，接下来直接上手。 更换华为云镜
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2024-06-06 15:46:38
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（1）安装nvidia-docker nvidia-docker其实是docker引擎的一个应用插件，专门面向NVIDIA GPU，因为docker引擎是不支持NVIDIA驱动的，安装插件后可以在用户层上直接使用cuda。具体看上图。这个图很形象，docker引擎的运行机制也表现出来了，就是在系统内核之上通过cgroup和namespace虚拟出一个容器OS的用户空间，我不清楚这是否运行在rin
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2019-09-07 11:03:00
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参考： 1、https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/tools/docker 2、https://tensorflow.google.cn/install/install_linux#installing_with_docker按照以下步骤通过Docker安装TensorFlow：1、按照Docker文档中
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2023-11-02 22:45:51
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安装 Jenkins 后，初始化下载插件总是失败，导致安装不成功，重试好几次都是卡在安装插件那。这里记录下 Docker 下怎么安装 Jenkins ,并解决初始安装插件失败问题。 安装插件失败，其实是拉取了官方的 Jenkins 镜像，然后在初始化安装插件时，会从国外的网站去获取，导致安装非常缓慢，或者安装失败。最好的解决方案时拉取 Jenkins 中文社区 提供的 Jenkins 镜
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2023-08-18 16:28:54
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