Kubernetes（简称K8S）是一个用于自动化部署、扩展和管理容器化应用程序的开源平台。在Kubernetes中，GPU加速在深度学习、大数据分析和科学计算等领域中非常常见。本文将介绍如何在Kubernetes中指定GPU资源，以便在容器中运行需要GPU加速的应用程序。
首先，让我们看一下整个“k8s 指定gpu”的流程，如下表所示：
| 步骤 | 操作
原创
2024-03-07 14:26:30
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# K8S指定GPU
## 引言
在Kubernetes（K8S）集群中，为了实现GPU加速计算，我们可以通过指定GPU资源来确保应用程序能够使用GPU。本文将介绍如何在Kubernetes中指定GPU，并为您提供相应的代码示例。
### 流程概述
| 步骤 | 描述 |
| ----
原创
2024-03-08 12:12:10
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k8s安装calico时如何选择网卡1.了解calico的通信默认情况下calico使用的是IPIP模式进行通信，所有节点之间建立tunl0隧道。每创建一个pod在宿主机上都会产生一个以cali开头的虚拟接口，如下图pod1生成了一个calixxxxx网卡，pod2生成了一个caliyyyyy虚拟网卡。每个pod发出去的数据包会直接转发到cali开头的网卡，这个接口跟pod里的网卡是veth pa
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2024-04-10 09:41:25
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Kubernetes (K8S) 是一个开源的容器编排平台，能够自动化地部署、扩展和管理容器化的应用程序。在使用K8S部署应用程序时，有时候我们需要指定某些机器具有特定的GPU资源。本文将介绍如何在K8S中指定机器的GPU资源。
### 流程概述
下面是指定K8S机器GPU资源的一般流程：
| 步骤 | 操作内容 |
|------|---------|
| 1 | 配置Node节点GP
原创
2024-03-27 10:48:54
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Kubernetes（简称K8s）是一个开源的容器编排系统，帮助用户自动化部署、扩展和管理容器化应用程序。在实际的应用场景中，经常会涉及到需要为特定的Pod指定GPU资源，以提高计算性能。本文将介绍如何在Kubernetes中指定GPU资源，并进行调度。
整体流程如下表所示：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 为Node添加GPU标签 |
| 2 | 创建GP
原创
2024-03-04 13:38:06
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目录前言一、创建Pod二、资源限制三、健康检测四、Init 容器五、容器钩子 前言Pod 就像是豌豆荚一样，它由一个或者多个容器组成，单个 Pod 可以看成是运行独立应用的“逻辑主机”。提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、创建Pod（1）创建 nginx-pod.yaml[root@k8s-master k8s]# cat nginx-pod.yaml
apiVersion
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2024-07-19 20:55:15
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Kubernetes 给容器和Pod分配CPU资源
文章目录Kubernetes 给容器和Pod分配CPU资源@[toc]Before you begin创建一个命名空间声明一个CPU申请和限制CPU 单位请求的CPU超出了节点的能力范围如果不指定CPU限额呢设置CPU申请和限制的动机清理这个教程指导如何给容器分配请求的CPU资源和配置CPU资源限制，我们保证容器可以拥有 所申请的CPU资源，
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2024-07-28 18:12:00
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Kubernetes (K8S) 是一种用于自动化容器部署、扩展和操作的开源平台，它可以帮助您管理容器化应用程序。当您的应用程序需要使用GPU资源时，您可以配置K8S以指定使用哪些GPU。在本文中，我将向您展示如何配置K8S来指定使用GPU。
**步骤概述：**
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 配置GPU节点 |
| 2 | 创建Pod描述GPU资源需求 |
|
原创
2024-03-04 16:58:44
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在Kubernetes中使用GPU资源是一个非常常见的需求，特别是在深度学习、机器学习等计算密集型任务中。Kubernetes提供了资源调度器来管理GPU资源的分配，使得用户可以很方便地指定GPU资源来运行自己的应用程序。下面我将为你详细介绍如何在Kubernetes中指定GPU资源。
### 流程概述
首先，我们需要确认集群中是否有GPU资源可用。然后，配置节点上的GPU插件，并确保Pod可以
原创
2024-04-18 11:18:21
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2. get get命令用于获取集群的一个或一些resource信息。使用--help查看详细信息。kubectl的帮助信息、示例相当详细，而且简单易懂。建议大家习惯使用帮助信息。kubectl可以列出集群所有resource的详细。resource包括集群节点、运行的pod，ReplicationController，service等。Usage: kubectl get [(-o|--ou
为了找出响应速度慢，超时失败率高的接口，并定位出性能瓶颈的卡壳所在，我们需要一个apm性能监测工具。php是一个单进程的语言，性能卡壳主要就在于myql、redis、memcache等数据库操作以及curl等微服务调用过程，我们需要一个工具，能够帮助我们系统的看到整个接口的请求——响应过程，找出过程中的耗时点，有针对性的做出优化。skywalking是国产开源的apm性能管理工具，本教
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2024-05-27 15:34:05
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在K8S中，K8S将所有的操作对象都当做资源来进行管理，K8S为我们提供了一个叫APIserver的组件，这个组件提供了一系列的RESTful风格的接口，通过这些接口就可以实现对资源的增删改查等操作。而所谓的资源配置清单就是我们用来创建和管理资源的配置文件。在了解资源配置清单前，我们需要先了解一下K8S中有哪些资源。一、资源类型1、工作负载型资源这些资源就是K8S中承载具体的工作的一些资源，常见的
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2024-04-17 14:21:24
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前言默认情况下，Pod的调度完全由Master节点的Scheduler组件经过一系列的算法计算得出的，这个过程是不能人工干预的。但是实际情况中我们的业务非常复杂，可能需要自己控制Pod到达某个节点，于是k8s也给我们提供了一些更加细粒度的调度策略设置。如NodeSelector,NodeAffinity,PodAffinity,污点和容忍等。本文主要介绍定向调度 NodeSelector ，其它调
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2024-03-31 10:36:18
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2016 年，随着 AlphaGo 的走红和 TensorFlow 项目的异军突起，一场名为 AI 的技术革命迅速从学术界蔓延到了工业界，所谓的 AI 元年，就此拉开帷幕。当然，机器学习或者说人工智能，并不是什么新鲜的概念。而这次热潮的背后，云计算服务的普及与成熟，以及算力的巨大提升，其实正是将人工智能从象牙塔带到工业界的一个重要推手。而与之相对应的，从 2016 年开始，Kubernetes 社
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2024-07-31 22:26:46
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requests与limitsapiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: pod1
spec:
containers:
- image: xxx
resources:
requests:
cpu: 200m
memory: 10Mi
limits:
cpu: 500m
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2024-04-26 09:22:18
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一、概述搭建k8s集群时，需要访问google，下载相关镜像以及安装软件，非常麻烦。正好阿里云提供了k8s的更新源，国内用户就可以直接使用了。二、环境介绍操作系统主机名IP地址功能配置ubuntu-16.04.5-server-amd64k8s-master192.168.91.128主节点2核4Gubuntu-16.04.5-server-amd64k8s-node1192.168.91.129
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2024-04-15 23:08:55
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k8s架构图：前言：本文以两台机器为例，叙述k8s的安装部署过程，1台机器为master节点，另一台为node节点，master节点不参与部署业务pod。服务器操作系统为Ubuntu18.04 Server0X00 部署前置操作以下为Master节点和Node节点均需执行的部署前置操作1.安装Docker此处需要注意安装的Docker版本是否被k8s支持，比如k8s V1.20最高只支持Docke
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2024-05-27 14:56:52
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# 实现K8S GPU加速教程
## 简介
在使用Kubernetes（K8S）进行容器编排时，有时候我们需要利用GPU来加速计算任务。本文将介绍如何在K8S集群中实现GPU加速，帮助刚入行的小白快速上手。
## 流程概述
下面是实现K8S GPU加速的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ------- |
| 1 | 安装NVIDIA GPU驱动 |
| 2 | 部署
原创
2024-04-23 18:15:50
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如何在GPU上运行K8S
随着机器学习和深度学习等计算密集型工作负载的增加，GPU在计算领域扮演着越来越重要的角色。Kubernetes（K8S）是一个用于管理容器化应用程序的开源平台，那么如何在GPU上运行K8S呢？下面我们将逐步介绍这个过程。
步骤|操作
---|---
1|安装NVIDIA GPU驱动
2|安装CUDA Toolkit
3|安装Docker和nvidia-docker2
原创
2024-03-19 10:08:11
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作者 | 车漾 阿里巴巴高级技术专家需求来源经过近几年的发展，AI 有了许许多多的落地场景，包括智能客服、人脸识别、机器翻译、以图搜图等功能。其实机器学习或者说是人工智能，并不是什么新鲜的概念。而这次热潮的背后，云计算的普及以及算力的巨大提升，才是真正将人工智能从象牙塔带到工业界的一个重要推手。与之相对应的，从 2016 年开始，Kubernetes 社区就不断收到来自不同渠
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2024-08-20 13:58:21
57阅读
