Introduction (简介): CUDA是一个并行计算的平台，是由NVIDIA发明的编程模型，CUDA通过使用图形处理单元（GPU）能够极大的增加计算能力。 CUDA被研发主要出于以下几个设计目标： 为标准程序语言（例如: C）提供一个扩展的小集合，能够允许直接实现并行算法，如果使用CUDA C/C++, 程序员就可以把注意力集中在算法的
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2024-05-23 13:49:46
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除GPU本身外，内存子系统是决定图形系统性能的最重要因素。图形处理工作负载要求极高的内存读写传输速率。像素写入和混合（读取-修改-写入）操作、深度缓冲区的读写以及纹理贴图读取，再加上命令与对象顶点及属性数据的读取，构成了内存访问流量的大部分。现代GPU具有高度并行性，如图B.2.6（见本专栏第二篇文章）所示。例如，GeForce 8800能够在600MHz的频率下每时钟周期处理32个像素。通常情况
1、引子随着网络视频行业不断走向成熟，越来越多的企业都参与到视频网站建设中来，竞争愈加激烈，而带宽、服务器、存储、编解码等各项技术直接关系到竞争优势。存储系统作为视频数据的载体，其IO性能和可扩展性、可靠性对整套系统架构起着至关重要的作用。 集中存储在面对海量数据存储时,以往用户会采用传统的使用方法：集中存储，将所有的数据存放于一个单一大容量盘阵或者存储服务器中，并采用较高等级的RAID进行数据保
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2024-05-07 22:44:52
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### 构建数据存储集群步骤
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 部署K8S集群 |
| 2 | 安装存储插件 |
| 3 | 创建PersistentVolume（PV）|
| 4 | 创建PersistentVolumeClaim（PVC）|
| 5 | 创建Deployment，StatefulSet或DaemonSet |
| 6 | 部署应用程序 |
原创
2024-04-24 10:56:30
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浅谈在线并行计算框架 文章目录浅谈在线并行计算框架1. 背景2. 关键问题2.1 链式处理2.2 并行拆分2.2.1 数据横向拆分2.2.2 流水线并行高内聚无副作用算子图执行引擎后续 1. 背景并行计算我们并不陌生，Hadoop, Spark，甚至最近特别火的深度学习模型的 GPU 加速，都是充分发掘了并行计算的潜力。业界涌现出很多多线程编程框架，典型的如brpc。但是随着业务的越来越复杂，以单
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2024-10-16 14:41:25
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GPU是一个外围设备，本来是专门作为图形渲染使用的，但是随着其功能的越来越强大，GPU也逐渐成为继CPU之后的又一计算核心。但不同于CPU的架构设计，GPU的架构从一开始就更倾向于图形渲染和大规模数据的并行计算处理。而大规模的并行计算，离不开大规模的数据传输，只有深入了解了GPU的存储体系，才能真正发挥GPU的威力，写出高性能的软件产品。但是由于GPU存储体系相关的资料非常少，加之非常分散，所以在
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2023-07-16 19:59:09
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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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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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集群数据存储结构主要分三种（主机也可以说叫作存储点，一个主机也可以有多个存储点，可以做虚拟化处理）1.每个主机存储一样的数据：主要用来做负载平衡，复制备份等等。2.每个主机存储的数据结构一样，但是数据不同，也就是一个数据分开存储，每个机器存储一部分数据，也就是分表分库：主要用来做并行计算。3.分布式存储：比如作者数据存储在一个主机中，业务数据存储在另一个主机中。分布式计算。
三种方式配合使用。
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2019-08-22 18:48:00
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## Redis集群数据存储
### 什么是Redis集群
Redis是一个开源的内存数据库，它提供了丰富的数据结构和功能，如字符串、列表、哈希、集合等。Redis集群是多个Redis实例的集合，用于提高Redis服务器的性能和可用性。通过将数据分布在多个节点上，可以实现负载均衡和容错处理。
### Redis集群数据存储
在Redis集群中，数据会被分片存储在不同的节点上。每个节点负责存
原创
2024-07-07 04:27:48
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一.kubernetes对GPU的支持版本kubernetes提供对分布式节点上的AMD GPU和NVIDIA GPU管理的实验性的支持。在V1.6中已经添加了对NVIDIA GPU的支持，并且经历了多次 向后不兼容的迭代。通过设备插件在v1.9中添加了对AMD GPU的支持。从1.8版本开始，使用GPU的推荐方法是使用驱动插件。要是在1.10版本之前通过设备插件启用GPU支持，必须在整个系统中将
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2024-06-01 00:02:29
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国内首个基于Windows操作系统的GPU高性能计算集群研制成功
一个普通的实验室里，在一台普通的台式机上发出一条集群工作的指令，通过一个小小的交换机，三台计算机同时进行演算，一个蒙特卡洛的计算问题在3秒钟内就完成了，比单独由一台机器完成的速度提高了60倍以上。这个简单例子的演示让笔者直观地了解了“基于Windows操作系统的GPU高性能计算集群”。
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2024-05-02 19:51:56
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目前数据采集卡有一个瓶颈是需要通过使用主机的CPU与8或16核的FPGA实现复杂的程序。Spectrum Instrumentation有其新的软件选项–SCAP–Spectrum CUD并行处理—为数字化、处理和分析电子信号打开了一个易于使用但极其强大的方式。SCAPP最大的优势是允许基于CUDA的图形处理单元（GPU）与数字化仪和PC直接连接，数据可直接从数字化仪到GPU进行高速并行处理，可使
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2024-04-17 07:12:26
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主要内容1、深度学习显卡驱动安装
2、cudatoolkit安装
3、cudnn安装
4、验证安装成功一、基本环境信息 显卡：GeForce GTX 1660 操作系统：CentOS 7.4二、基础环境验证 验证系统是否能正常识别 GPUlspci | grep -i nvidia 这里看到有2块显卡。三、检查系统需要的驱动版本安装yum erase kmod-nvidia
yum install
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2024-05-30 11:09:27
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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
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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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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