一：GPU 编程技术的发展历程及现状1.冯诺依曼计算机架构的瓶颈 曾经，几乎所有的处理器都是以冯诺依曼计算机架构为基础的。该系统架构简单来说就是处理器从存储器中不断取指，解码，执行。 但如今这种系统架构遇到了瓶颈：内存的读写速度跟不上 CPU 时钟频率。具有此特征的系统被称为内存受限型系统，目
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2024-06-13 09:04:07
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4种 Redis 集群方案及优缺点对比在服务开发中，单机都会存在单点故障的问题，及服务部署在一台服务器上，一旦服务器宕机服务就不可用，所以为了让服务高可用，分布式服务就出现了，将同一服务部署到多台机器上，即使其中几台服务器宕机，只要有一台服务器可用服务就可用。redis也是一样，为了解决单机故障引入了主从模式，但主从模式存在一个问题：master节点故障后服务，需要人为的手动将slave节点切换成
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2023-08-07 23:58:46
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知识点：概念 作用：目的是提供容错性和高性能架构图如何储存数据集群实现的方式MySQL集群的横向扩展总结：MySQL集群的优缺点一.概念 MySQL集群是一个无共享的(shared-nothing)、分布式节点架构的存储方案，其目的是提供容错性和高性能。 数据更新使
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2023-08-01 11:42:20
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GPU性能到制程工艺技术消费级GPU运行1760亿参数大模型一、GPU投资逻辑框架 1.1 GPU∶专用计算时代的刚需 1.2 GPU投资地图∶ 寡头垄断下高速发展 1.3 GPU产业链纵深∶纺锤状的三大路线1.4 GPU产业链∶先进制程数字芯片产业链 二、详解GPU∶专用计算时代的画师2.1 GPU的构成∶ 微架构、API 2.2 "XPU"的竞
# MySQL集群优势实现指南
## 介绍
MySQL集群是一种将多个MySQL服务器组合在一起以提供高可用性和性能的解决方案。通过将数据库分布在多个节点上，可以实现负载均衡、读写分离和容错能力。本文将介绍MySQL集群实现的流程，并提供每个步骤所需的代码示例和说明。
## 实现流程
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 安装和配置MySQL集群软件 |
| 2 |
原创
2023-10-16 04:42:06
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GPGPU-sim环境搭建教程（详细）源代码部署环境搭建添加环境变量部署GPGPU-sim使用GPGPU-sim 环境配置：Ubuntu18.04, CUDA 11 GPGPU-sim能够在Linux系统下，提供对GPU的功能模拟和性能仿真，让你在没有装NVIDIA显卡的情况下可以编译并运行CUDA程序。当然它更重要的意义是，可以通过修改仿真参数，让开发者修改GPU内部架构，并进行性能仿真，以针
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2024-03-26 09:39:47
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问题背景全球主要的容器集群服务厂商的Kubernetes服务都提供了Nvidia GPU容器调度能力，但是通常都是将一个GPU卡分配给一个容器。这可以实现比较好的隔离性，确保使用GPU的应用不会被其他应用影响；对于深度学习模型训练的场景非常适合，但是如果对于模型开发和模型预测的场景就会比较浪费。 大家的诉求是能够让更多的预测服务共享同一个GPU卡上，进而提高集群中Nvidia GPU的利用
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2024-04-27 16:07:06
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探索机器学习新纪元：Arena —— 简化GPU集群管理的利器在深度学习和人工智能领域，训练复杂的模型通常需要大量的计算资源，特别是GPU集群。然而，面对Kubernetes这样强大的容器编排系统，数据科学家们往往会被其复杂性所困扰。为了解决这一问题，我们引入了Arena，一个专为数据科学家设计的命令行工具，旨在简化GPU集群上的机器学习任务管理和监控。项目介绍Arena是一个轻量级但功能强大的接
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2024-08-02 22:31:26
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产品渊源：随着人工智能技术的快速发展，各种深度学习框架层出不穷，为了提高效率，更好地让人工智能快速落地，很多企业都很关注深度学习训练的平台化问题。例如，如何提升GPU等硬件资源的利用率？如何节省硬件投入成本？如何支持算法工程师更方便的应用各类深度学习技术，从繁杂的环境运维等工作中解脱出来？等等。产品定位：为深度学习提供一个深度定制和优化的人工智能集群管理平台，让人工智能堆栈变得简单、快
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2024-04-22 12:42:36
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# 实现GPU集群的步骤及代码示例
## 1. 确保已经安装了Kubernetes集群
在开始设置GPU集群之前，首先要确保已经安装了Kubernetes集群，可以使用Minikube或者Kubernetes官方提供的工具安装。
## 2. 安装GPU支持的设备插件
需要安装Nvidia GPU设备插件来支持GPU资源的调度和管理。
```bash
kubectl apply -f http
原创
2024-04-30 12:15:58
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1、负载均衡：单台服务器性能有效，所以要想撑起高并发应用，必须搭建服务器集群，而负载均衡可以通过高效的流量分发机制，来保障用户的请求被转发至有能力处理的服务器，所以对于高并发业务，复杂均衡至关重要。2、服务器集群：有了负载均衡，后端的服务器可以根据需求来增减数量即可，尤其是云服务器，可以结合弹性伸缩来实现负载均衡后端的服务器自动增加或较少，帮助企业节省成本。有一点要特别提醒下，如果负载均衡配置弹性
官网：https://github.com/tkestack/gpu-manager先夸赞一下腾讯的开源精神，再吐槽一下，官方README写的真是过于随意了。踩了一堆坑，终于部署并测试成功了。下面尽可能详细的记录一下全流程。这次用的k8s集群是用kubeadm搭建的，在部署gpu-admission自定义scheduler的时候也有些不同，后面会详细介绍。0、配置go环境0.1 go安装参考：ht
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2024-03-30 17:51:54
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目录前言安装配置Anaconda下载和安装删除安装配置PyTorchconda虚拟环境安装PyTorch其余可能出现的问题Jupyter NotebookmatplotlibOpenCV2dlibeinops 前言近期有大量深度学习的实验需要在远程GPU集群上面跑，集群设备系统为Linux Ubuntu，GPU型号为RTX或GTX。针对每一块新申请到的设备都需要重新配置我需要的环境，在此做一下统
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2024-03-15 08:21:00
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本文描述了如何利用autok3s搭建k3s集群，同时支持对gpu的调用和切分。 文章目录前言一、autok3s是什么1. k3s2. autok3s二、部署步骤1. autok3s部署2. 创建集群三、QA总结 前言公司新进了一台8卡a800的机器，老板要求将这台机器做成算力节点。之前利用autok3s在单机上搭建过k3d集群(autok3s单机搭建k3d集群并支持gpu调度)，尝到了autok3
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2024-07-23 11:17:04
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作者刘旭，腾讯云高级工程师，专注容器云原生领域，有多年大规模 Kubernetes 集群管理经验，现负责腾讯云 GPU 容器的研发工作。背景目前 TKE 已提供基于 qGPU 的算力/显存强隔离的共享 GPU 调度隔离方案，但是部分用户反馈缺乏 GPU 资源的可观测性，例如无法获取单个 GPU 设备的剩余资源，不利于 GPU 资源的运维和管理。在这种背景下，我们希望提供一种方案，可以让用户在 Ku
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2024-04-25 07:36:21
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1行业背景 现如今，随着企业纷纷在机器学习和深度学习上加大投入，他们开始发现从头构建一个 AI 系统并非易事。以深度学习为例。对于深度学习来说，算力是一切的根本。为了用海量数据训练性能更好的模型、加速整个流程，企业的 IT 系统需要具备快速、高效调用管理大规模 GPU 资源的能力。同时，由于算力资源十分昂贵，出于成本控制，企业也需要通过分布式训练等方式最大化 GPU 资源利用率。面对这类
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2024-04-27 19:11:56
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声明本文所有内容基于Docker，k8s集群由rancher提供工具搭建，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rancher版本的k8s和原生kubernetes有所差别，后面会夹带一些具体说明。安装do
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2024-02-26 22:03:33
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参考资料技术美术百人计划】图形 2.7.2 GPU硬件架构概述英伟达GPU架构演进近十年，从费米到安培cpu的基本结构及其工作原理架构对比从上图可以看出，CPU架构可以粗略的分为控制单元，存储单元和运算单元，其中数据和指令被放在存储单元中，控制单元从存储单元读取数据和指令并向对应部件发出控制信号，运算单元依据控制信号进行一系列的算数运算和逻辑运算。 对比CPU和GPU的硬件架构可以看出：在存储方面
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2024-03-24 13:12:25
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faiss安装faiss是facebook开发的有CPU版本和GPU版本的求密集向量相似性和进行密集向量聚类的库。faiss用c++编写，安装faiss需要在github上下载其c++源码并用make编译安装 faiss仅有的两个依赖包：blas和lapack CPU 方面，Facebook 大量利用了：多线程以充分利用多核性能并在多路BLAS 算法库通过 matr
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2024-04-30 21:04:24
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0、常见的几种模式对比模式版本优点缺点备注主从模式redis2.8之前1、解决数据备份问题2、做到读写分离，提高服务器性能1、master故障，无法自动故障转移，需人工介入2、master无法实现动态扩容哨兵模式redis2.8级之后的模式1、Master 状态监测2、master节点故障，自动切换主从，故障自愈3、所有slave从节点，随之更改新的master节点1、slave节点下线，sent
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2023-05-25 18:44:14
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