多个 Docker 容器之间共享数据Q：容器磁盘可以限制配额么？ A：可以。对于 devicemapper, btrfs, zfs 来说，可以通过 --storage-opt size=100G 这种形式限制 rootfs 的大小。Q：容器内的数据该保存在镜像里还是物理机里？ A：如果所谓数据是指运
转载
2023-08-18 12:07:17
86阅读
## 实现多个Docker共享GPU的流程
为了实现多个Docker容器共享GPU资源，我们需要进行以下步骤：
流程图如下：
```mermaid
flowchart TD
A[安装NVIDIA容器运行时] --> B[配置NVIDIA容器运行时]
B --> C[创建GPU共享的Docker网络]
C --> D[运行第一个Docker容器]
D --> E
# Docker GPU 共享调度指南
随着深度学习和高性能计算的广泛应用，GPU的使用正变得日益普遍。Docker的出现使得开发和部署应用变得更加高效，尤其是在多用户共享GPU资源的场景下。本文将详细介绍如何实现“Docker GPU 共享调度”，适合刚入行的小白学习。我们将通过一个清晰的流程图、代码示例以及必要的解释，一步一步引导你完成这个任务。
## 1. 流程概述
下面是实现Dock
本次分享的win10 平台docker搭建stf，包括主节点的搭建和子节点部署，主要便于大家进行设备的借用调试以及资源统一使用，节省成本，也便于测试做兼容性测试；准备资源1.虚拟机软件：vmware workstation15 pro（要加强版非player版，不然无法做端口映射);2.ubuntu系统：:ubuntu-20.04-live-server-amd64;3.MobaXter
转载
2023-10-18 23:16:59
59阅读
根据 Gartner 对全球 CIO 的调查结果显示，人工智能将成为 2019 年组织革命的颠覆性力量。对于人工智能来说，算力即正义，成本即能力，利用 Docker 和 Kubernetes 代表云原生技术为 AI 提供了一种新的工作模式，将 GPU 机器放到统一的资源池进行调度和管理，这避免了GPU 资源利用率低下和人工管理的成本。因此，全球主要的容器集群服务厂商 Kubernetes 都提供了
根据 Gartner 对全球 CIO 的调查结果显示，人工智能将成为 2019 年组织革命的颠覆性力量。对于人工智能来说，算力即正义，成本即能力，利用 Docker 和 Kubernetes 代表云原生技术为 AI 提供了一种新的工作模式，将 GPU 机器放到统一的资源池进行调度和管理，这避免了GPU 资源利用率低下和人工管理的成本。因此，全球主要的容器集群服务厂商 Kubernetes
2018-11-8：科学使用谷歌GPU教你免费使用谷歌GPU一个Gmail邮箱对应一个免费GPU在谷歌GPU运行本地代码其他 教你免费使用谷歌GPU一个Gmail邮箱对应一个免费GPU跑计算机视觉的demo的时候，用CPU训练总是很慢，实验室又没有GPU，怎么办？谷歌向所有拥有Gmail账号的人都提供了一个免费GPU。这篇文章记录一下如何用谷歌GPU跑实验： 首先登陆Gmail邮箱（没有的请自觉
最近想玩一玩深度学习，需要训练一些 yolo 之类的网络进行对象检测，苦于我的本子没有独显又没有实验室的机器给用，想起之前看到的 google 提供免费 GPU 用来学习的消息，就尝试一下。利用Jupyter Notebook测试Google Drive的GPU首先登录 Google Drive：https://drive.google.com。访问 google 需要一些不可描述的操作，此处不描
准备工作： 这个软件的使用需要翻墙，并且需要注册一个google的邮箱/账号。Colaboratory基础使用步骤：(1)首先登陆谷歌云盘:https://drive.google.com/drive/my-drive 然后用自己的google账号登录，进入谷歌云硬盘，在空白处右键，选择新建一个文件夹。 (本文新建的文件夹名为：Colab Notebooks):（2）进入该文件夹，空白处点击右键，
本小节笔记大纲：1.Communication patternsgather,scatter,stencil,transpose2.GPU hardware & Programming ModelSMs,threads,blocks,orderingSynchronizationMemory model: local, shared, globalAtomic Operation3.Eff
一 在存储器方面的优化 1.主机的内存分配 为了防止程序中分配的内存为分页内存，有被置换出内存条的可能，可以调用
作为最快的IPC方式，共享内存当然得好好学一下咯。 System V进程间通信方式：信号量、消息队列、共享内存。他们都是由AT&T System V2版本的UNIX引进的，所以统称为System V IPC.除了下面讲的System V IPC，还有mmap也可以将文件进行内存映射，从而实现共享内存的效果。对比可以参考 Link 参考 它们声明在头文件 sy
一、前言 本文介绍CUDA编程的共享内存和同步。共享内存中的变量（核函数中用__shared__声明），在GPU上启动的每个线程块，编译器都创建该变量的副本，若启动N个线程块，则有N个该变量副本，为每个线程块私有；同步则是使线程块中所有的线程能够在执行完某些语句后，才执行后续语句。二、线程块、线程索引以下为线程块与线程的层次结构图 &
GPGPU可以被称为通用图形处理器。其中第一个“GP”通用目的（GeneralPurpose）而第二个“GP”则表示图形处理（GraphicProcess），这两个“GP”搭配起来就是“通用图形处理”。而再加上“U”(Unit)就成为了完整的通用处理器。 目前拥有双向发展的AMD更需要让GPU有个完美的发展前景，在GPU中基于了一套完整的DiretX、OpenGL开放标准，并且在发布了开源
9. CUDA shared memory使用------GPU的革命序言：明年就毕业了，下半年就要为以后的生活做打算。这半年，或许就是一个抉择的时候，又是到了一个要做选择的时候。或许是自己的危机意识比较强，一直都觉得自己做得不够好，还需要积累和学习。或许是知足常乐吧，从小山沟，能到香港，一步一步，自己都比较满足，只是心中一直抱着一个理想，坚持做一件事情，坚持想做点事情，踏踏实实，曾经失败过，曾经
文章目录原文链接1.背景2.问题发现3.结论4.补充说明 原文链接1.背景记录一个在工作中偶然发现的情况。接触过深度学习的朋友的都知道，在使用GPU（显卡）训练模型时，影响模型训练的关键因素有两个：算力和显存。其中，算力影响模型训练的速度，显存决定了每个batch喂给GPU训练的数据量的上限。因为工作内容的原因，经常需要将高分辨率的图像数据作为数据集，对模型进行训练。为了提高模型对高分辨率图像特
首先回顾一下Nvidia GPU的硬件结构：上图是Volta GV100的GPU结构全图，这我们只关注存储设备，可以看到所有的SM共享L2 Cache和全局存储器(通常说的显存)，另外还有一个常数存储器也是所有SM共享的。 再看单个的SM的硬件结构：很明显，每个SM共享L1 Data和共享内存。另外每个CUDA Core拥有自己的寄存器(Register File)。 访问速度
Colaboratory 是一个研究项目，可免费使用。Colaboratory 支持 Python 2.7 和 Python 3.6。与 Google 云端硬盘集成，可以轻松共享项目或将其他共享项目复制到自己的帐户中。谷歌中文说明：https://colab.research.google.com/notebook准备工作： 这个软件的使用需要注册一个google的邮箱/账号，并且能用google
title: 【CUDA 基础】5.1 CUDA共享内存概述 categories: - CUDA - Freshman tags: - CUDA共享内存模型 - CUDA共享内存分配 - CUDA共享内存访问 - CUDA共享内存配置 - CUDA共享内存同步 toc: true date: 2018-06-01 17:46:23Abstract: 本文为CUDA内存的概述，介绍共享内存的模型，
1 共享内存1.1 修改共享内存MEMORY_POOL 决定了以 M 为单位的公共内存池的大小SQL> call sp_set_para_value(1,'MEMORY_POOL',350);
call sp_set_para_value(1,'MEMORY_POOL',350);
[-839]:Try to alter static ini
