跑 AI 大模型的 K8s 与普通 K8s 有什么不同？计算存储网络调度小结 得益于 AI 开始火的时候，云原生体系已经普及，所以当前绝大多数的 AI 底层都是基于 Kubernetes 集群进行的资源管理（不像大数据，早期大量使用 Yarn 进行资源管理，在云原生普及后，还得面临 Spark on K8s 这种云原生改造）。都知道云原生已经是 Kubernetes 的天下了，各大领域（大数据、
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2024-09-09 13:19:57
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目录文章目录目录vCUDACUDA clientCUDA serverCUDA mgmtvCUDANVIDIA 的 vCUDA（virtual CUDA）技术是典型的 API Forwarding vGPU 实现。vCUDA 采用在用户层拦截和重定向 CUDA API 的方法，在 VM 中建立 pGPU 的逻辑映像，即：vGPU，以此来实现 GPU 资源的细
原创
2022-04-11 15:39:18
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一：准备好测试环境； 1：确保引擎中帧速最大值没有被限制，在项目设置-通用设置-帧率下；2：配备好各项参数质量；3：VR模式后在编辑器中按~键调出控制台，输入r.ScreenPercentage，这个相当于画面分辨率，默认是100，你可以输入更高或更低的值，确定一个你觉得清晰度合适的数值，比如说120.4：准备好测试环境后，调出控制台，输入stat unit查看当前画面中的各项运算耗时数
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2024-04-16 15:19:01
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当我试图通过HDX3D这个关键字找一下我们上次分享关于Citrix在设计领域是如何帮到客户的时候，发现上一次已经是两年前了。时间过得真快，虽然岁月是把杀猪刀，不过相信他也能带给我们心智的成熟和精湛的技能。今天就让我们继续与时俱进，来了解一下Citrix最近在3D设计领域的一个大动作——vGPU技术！什么？VMware不是已经发布了虚拟的GPU技术吗？喔，MyGod!恭喜你再一次被VMware忽悠成
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精选
2013-10-14 13:03:01
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Imagination 近日宣布了与MulticoreWare.Inc公司的合作，后者是多核和异构计算环境软件解决方案和开发工具的领先供应商。MulticoreWare公司在展锐T710开发板上实现双目视觉算法stereoBM的openCL版本的移植和优化，移植后的算法在GPU平台上性能提升明显。展锐T710开发板内部集成了Imagination GM9446显示芯片，主频为800MHz，采用12
参考资料： https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker/issues/533 首先介绍几个事实： 1. 最初的docker是不支持gpu的 2. 为了让docker支持nvidia显卡，英伟达公司开发了nvidia-docker。该软件是对docker的包装，使得容器能够看到并使用宿主机的nvidia显卡。 3. 根据网上的资料，从dock
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2023-07-29 14:16:58
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esxi gpu虚拟化 esxi vgpu开启
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2020-06-04 17:52:00
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前言：之前安装了很多次，不分gpu/cpu版胡乱装，导致后面出现各种问题。不同于安装tensorflow_cpu版gpu版基本按照点击打开链接安装，但是有些问题，下面具体说明。配置是ubuntu16.04, cuda8.0, cudnn5.1, tensorflow-gpu另一种安装的是ubuntu18.04, cuda9.0, cudnn7, tensorflow-gpu.这里是ubuntu16
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2024-05-11 08:10:25
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DSP、CUDA、VIP7000VIP7000：shader core是2个，每个shader core有4个寄存器文件，每个寄存器文件有128个寄存器，每个寄存器有128bit(一条指令可以处理128bit数据). &
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2024-05-29 02:36:55
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GPU英文全称Graphic Processing Unit，中文翻译为“图形处理器”。GPU是相对于CPU的一个概念，由于在现代的计算机中（特别是家用系统，游戏的发烧友）图形的处理变得越来越重要，需要一个专门的图形的核心处理器。
于是NVIDIA公司在1999年发布GeForce 256
图形处理芯片
时首先提出GPU的概念。GPU使显卡减少了对CPU的依赖，并进行部分原本CP
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2024-02-09 08:30:15
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layout: post title: OpenStack GPU直通服务器 catalog: true tag: [OpenStack, GPU]1. 概述2. 直通GPU特性3. 功能说明3.1. 操作系统支持3.2. 设备支持4. 实现方案5. 部署方案5.1. 示例环境说明5.2. 上线步骤5.2.1. 硬件安装5.2.2. GPU计算节点主机配置5.2.2.1. IOMMU设置5.2.2
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2024-06-06 15:06:21
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环境信息服务器型号系统版本驱动版本Dell R740xdESXi6.5u3 15177306NVIDIA-VMware-440.87-1OEM.650.0.0.4598673.x86Dell R940xaESXi6.5u3 15177306NVIDIA-VMware-440.87-1OEM.650.0.0.4598673.x86GPU型号Nvidia Tesla V100 备注：驱动版本
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2023-10-05 08:18:03
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[root@tsainode11 ~]# rpm -qa | grep $(uname -r
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2022-06-04 00:24:02
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一、nvidia的安装安装的方式有多种，这里主要采用.run文件安装**1sudo apt-get purge nvidia* 卸载旧驱动，这一步通常不是必须的，安装nvidia时旧版本会自动覆盖2lsmod | grep nouveau 查询nouveau nvidia驱动，是否为启用状态，若看到nouveau对应的值为0，则跳过步骤33, 禁用自带的 nouveau nvidia驱动禁用的驱动
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2024-08-20 13:37:19
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人工智能绕不过深度学习。目前深度学习的应用还是基于通用处理器如CPU、GPU。寒武纪科技创始人及CEO陈天石表示，在几年前的谷歌大脑项目，用了1.6万个CPU核跑7天训练猫脸识别模型。未来神经网络可能达到百万亿突触，如果用这种通用处理器支持这么大规模的应用，完全不现实。回顾历史，通用处理器遇到瓶颈的时候，一定会衍生出新型的专业处理器，如图形渲染领域，出了GPU这样一类专用处理器，后来慢慢发展成通用
基于内核的虚拟机KVM(Kernel-based Virtual Machine)是linux平台上的全虚拟化解决方案KVM需要包含虚拟化支持的x86硬件,intel VT或者AMD-V。KVM使用修改后的QEMU作为前端工具,QEMU通过/dev/kvm设备与KVM交互。自kernel版本2.6.20 KVM随主线内核一起发行。前提条件(prerequisite)可以使用KVM的前提条件是
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2024-04-22 11:59:37
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AMD今天在Computex上为其下一代7纳米GPU Vega草拟了高级的数据中心计划。综合了AMD在个人电脑上花费一个半小时的展示，显然7纳米Vega终于瞄准了高性能深度学习和机器学习应用。AMD EPYC的成功可能为Vega在云AI训练和推理的应用铺平了道路。AMD声称，与合作伙伴合作开发的7纳米流程节点将产生现有两倍的晶体管密度，两倍的功率效率，比其14nm流程节点高出约三分之一的性能。7纳
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2024-08-20 21:53:51
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针对能够并行利用数百个小核心的应用来说，GPU提供了极大的性能提升。众所周知的用例包括各种形式的图形处理，视频编辑渲染等等—科学计算以及数据流处理，包括大数据分析以及高速通信/存储数据服务。很多用例针对云计算，但特有的性能需求以及代码复杂性使得该项工作充满挑战而且和云中的通用计算相比多少有些滞后。过渡到聚焦GPU的用例的杀手锏是两年前发布的NVIDIA GRID产品，该产品允许应用在由调配GPU资
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2024-05-27 15:05:10
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安装tensorflow-gpu当我们进行大型神经网络模型训练的时候，我们就不可避免的需要用到GPU训练。然而，对于tensorflow来讲，*如果想要在跑模型时调用机器的GPU，我们需要下载代码相应GPU版本，才能够使用。我们先讲一下如何去下载制定版本的GPU： 在下载GPU时，我们要先清楚自己的要跑的模型需要什么版本的GPU。我们一般去根据自己的python版本来使用对应的tf-gpu版本。C
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2024-03-03 19:35:08
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LVM（逻辑卷管理）的概念在了解LVM的概念之前我们应该先了解PV（physical volume,物理卷）、VG（volume group,卷组）和LV（logical volume,逻辑卷）。因为LVM就是由这三种元素组成的。PV（physical volume,物理卷）： PV是VG的组成部分，它是由分区构成的，通常我们在有多块硬盘的环境中把一块硬盘格式化
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2024-05-14 21:28:24
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