DCGM(Data Center GPU Manager)即数据中心GPU管理器，是一套用于在集群环境中管理和监视Tesla™GPU的工具。它包括主动健康监控，全面诊断，系统警报以及包括电源和时钟管理在内的治理策略。它可以由系统管理员独立使用，并且可以轻松地集成到NVIDIA合作伙伴的集群管理，资源调度和监视产品中。DCGM简化了数据中心中的GPU管理，提高了资源可靠性和正常运行时间，自动化了管理
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2024-03-23 20:16:52
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文章目录论文Reference 论文MegaScale: Scaling Large Language Model Training to More Than 10,000 GPUs 论文链接：https://arxiv.org/abs/2402.15627从结构上讲，网络是基于Clos的“胖树”结构。其中一个改进是在顶层交换机上把上行与下行链路分开，有效降低冲突率。以下内容转载自道明实验室这可
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2024-09-30 12:57:19
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Prometheus简介是一套开源的系统监控报警框架。Prometheus作为新一代的云原生监控系统，相比传统监控监控系统（Nagios或者Zabbix）拥有如下优点易管理性：Prometheus核心部分只有一个单独的二进制文件，可直接在本地工作，不依赖于分布式存储高效性：单一Prometheus可以处理数以百万的监控指标；每秒处理数十万的数据点易于伸缩性：通过使用功能分区（sharing）+联邦
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2024-03-11 17:56:51
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k8s集群gpu监控
随着深度学习和大数据处理的发展，GPU在计算领域中的重要性不断增加。在使用Kubernetes（简称K8s）进行容器编排的过程中，如何监控GPU资源的使用情况变得尤为重要。本篇文章将介绍如何使用K8s集群GPU监控。
整体流程
下面是实现K8s集群GPU监控的流程，我们将按照这个流程进行介绍：
1. 安装Prometheus
2. 安装nvidia-exporter
3
原创
2024-01-15 15:32:25
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一、背景说明 1.1 需求说明对于SRE团队来说，实现监控AI、高性能计算平台上大规模GPU资源，至关重要。SRE团队可以通过GPU指标了解工作负载等相关性能，从而优化资源分配，提升资源利用率及异常诊断，以提高数据中心资源的整体效能。除了SRE及基础设施团队之外，不管你是从事GPU加速方向的研究人员，还是数据中心架构师，都可以通过相关监控指标，了解GPU利用率和工作饱和度以进行容量规划
原创
2021-05-24 21:48:52
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KubeVirt的价值及使用本文将从Kubevirt的价值，潜力，安装，架构，特性及如何使用两方面介绍。KubeVirt价值如果说kubevirt的价值是什么？那么就是要问为什么需要Kubevirt。kubevirt 技术试图解决在开发团队已经接受或者试图接受K8S思想时但存在有些基于虚拟化的工作负载难以实现容器化的情景。更确切地说，KubeVirt提供了一个统一的开发平台，开发者在同一个共享环境
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2023-08-17 17:19:02
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效果图容器内安装组件及作用datacenter-gpu-manager （DCGM）GPU监控信息统计dcgm-exporter GPU监控信息对外输出Prometheus GPU监控信息采集工具 Grafana GPU监控信息展示工具 1.准
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2024-03-27 22:01:01
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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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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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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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K8S集群GPU资源监控
随着机器学习和深度学习的快速发展，使用GPU作为加速器已经成为了很多人的选择。在K8S集群中，监控GPU资源的使用情况对于优化算法调度和资源管理至关重要。本文将带着一个刚入行的小白了解如何在K8S集群中实现GPU资源的监控和管理。
### 1. 整体流程
下面表格展示了实现GPU资源监控的整体流程。
| 步骤 | 描述
原创
2024-01-15 13:58:24
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K8S集群配置GPU监控指的是在Kubernetes集群中使用GPU资源时，需要监控GPU的使用情况以及健康状态。本文将介绍如何配置K8S集群以监控GPU的使用情况，并提供相应的代码示例。
一、整体流程
下面是配置K8S集群GPU监控的整体流程，具体步骤如下：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤一 | 安装Node Exporter |
| 步骤二 | 安装NVI
原创
2024-01-31 14:08:34
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前言Kubernetes 支持HPA模块进行容器伸缩，默认支持CPU和内存等指标。原生的HPA基于Heapster，不支持GPU指标的伸缩，但是支持通过CustomMetrics的方式进行HPA指标的扩展。我们可以通过部署一个基于Prometheus Adapter 作为CustomMetricServer，它能将Prometheus指标注册的APIServer接口，提供HPA调用。 通过配置，H
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2024-02-12 21:33:53
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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
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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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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