Ubuntu环境下Kubernetes与Kubeflow一站式搭建前言服务器系统：ubuntu16.04
服务器网络：192.168.51.6
Kubernetes版本：1.16.3
Docker版本：18.09.8
Kubeflow版本：1.0.2提示：Kubernetes可以是单节点集群或是多节点集群，master节点的部署方式与node节点的部署方式略有不同，稍后会有详细说明，旨在帮助大家快
如何在Kubernetes中使用GPU资源
Kubernetes（简称K8s）是一个开源的容器编排工具，它可以帮助我们管理大规模的容器化应用程序。在处理一些高性能计算、深度学习和图形处理等任务时，使用GPU可以显著提高计算速度和效率。本文将指导您如何在Kubernetes中使用GPU资源。
整体流程如下所示：
步骤 | 描述
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原创
2024-01-19 11:15:09
176阅读
Kubernetes GPU相关资源是实现高性能计算的重要组成部分，为了保证其可靠性和可用性，我们需要建立全面的备份策略和恢复流程，防止因资源故障而引起的服务中断。这篇博文将详细阐述如何在Kubernetes环境中管理GPU相关资源的备份与恢复，包括具体的灾难场景分析、工具链集成、预防措施及监控告警策略。
### 备份策略
建立备份策略是确保GPU资源可靠性的重要步骤。在实际操作中，我们可以使
文章目录 在Kubernetes中，像 CPU 这样的资源被称作“可压缩资源”（compressible resources）。它的典型特点是，当可压缩资源不足时，Pod 只会“饥饿”，但不会退出。而像内存这样的资源，则被称作“不可压缩资源（incompressible resources）。当不可压缩资源不足时，Pod 就会因为 OOM（Out-Of-Memory）被内核杀掉。 在Kub
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2024-06-16 15:30:01
44阅读
Dashboard v2.0.0 部署与使用一、Dashboard的介绍与部署二、Dashboard的简单使用网页端创建pod网页端删除pod 一、Dashboard的介绍与部署Dashboard可以给用户提供一个可视化的 Web 界面来查看当前集群的各种信息。用户可以用 Kubernetes Dashboard 部署容器化的应用、监控应用的状态、执行故障排查任务以及管理 Kubernetes
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2024-08-09 21:39:12
80阅读
1 背景Nvidia GPU得益于在深度学习领域强大的计算能力，使其在数据中心常年处于绝对的统治地位。尽管借助GPU虚拟化实现多任务混布，提高了GPU的利用率，缓解了长尾效应，但是GPU利用率的绝对值还是不高，长尾现象依然存在。网卡池化、存储池化、内存池化、CPU池化等一系列相近基础设施领域的技术演进，让大家对GPU池化也产生了一些想法。面对依赖PCIe和NVLink实现小范围连接的GPU机器，人
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2023-08-03 14:52:02
1542阅读
1评论
# Kubernetes查看集群内GPU资源指南
Kubernetes（K8s）是一个强大的容器编排平台，能够管理基于容器的应用程序。在许多计算密集型应用中，例如机器学习和深度学习，GPU资源的管理变得尤为重要。本文将为你介绍如何在Kubernetes集群中查看和管理GPU资源。我们将按照以下步骤进行：
## 流程概览
| 步骤 | 操作
原创
2024-09-11 04:28:33
794阅读
Kubernetes 支持对节点上的 AMD 和 NVIDIA 的 GPU 进行管理，目前处于实验状态。用户如何在不同的Kubernetes 版本中使用GPU，以及当前存在的一些限制。 1. 使用设备插件Kubernetes 实现了 Device Plugins[1] 以允许 Pod 访问类似
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2022-06-01 09:07:20
545阅读
在管理 Kubernetes 集群时,我们经常需要编写脚本来自动化应用程序的部署过程。本文将介绍一个用于在 Kubernetes 集群上部署 AI 服务的 Bash 脚本,并解释其中的关键部分。脚本代码#!/bin/bash
# 配置参数
VERSION=`date +%Y%m%d%H%M%S`
ENV=test
SERVER_NAME=tree
IMAGE=820600610568.dkr.e
原创
精选
2024-04-09 14:06:06
531阅读
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
2251阅读
Kubernetes 支持对节点上的 AMD 和 NVIDIA 的 GPU 进行管理，目前处于实验
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2022-06-01 06:49:26
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提高GPU资源的使用效率一直是大模型相关的重点研究课题，技术社群的这篇文章《如何利用Kubernetes实现GPU资源的高效调度？》给我们讲解了如何通过Kubernetes实现GPU资源的高效调度，值得参考学习。大模型相关历史文章，《如何提高GPU的使用效率？》《AI Agent的入门了解》《企业大模型应用顶层架构设计经验》《裸机GPU vs 虚拟GPU，如何进行选择？》《一文了解NVIDIA C
核心技术概念和API对象API对象是Kubernetes集群中的管理操作单元。Kubernetes集群系统每支持一项新功能，引如一项新技术，一定会新引入对应的API对象，支持对该功能的管理操作。每个API对象都有四大类属性：TypeMetaMetaDataSpecStatusTypeMetaKubernetes对象的最基本定义，它通过引入GKV（Group、Kind、Version）模型定义了一个
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2024-10-08 17:36:28
62阅读
管理 Pod 资源对象Pod 是 Kubernetes 系统的基础单元，是资源对象模型中可由用户创建或部署的最小组件，也是在 kubernetes 系统上运行容器化应用的资源对象。其他的大多数资源对象都是用于支撑和扩展Pod对象功能的，例如，用于管控Pod运行的StatefulSet和Deployment等控制器对象，用于暴露Pod应用的Service和Ingress对象，为Pod提供存储的Per
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2024-06-14 06:10:13
63阅读
文章目录一、资源限制1、资源限制的使用2、reuqest资源（请求）和limit资源（约束）3、Pod和容器的资源请求和限制4、了解拓展 CPU 的资源单位5、了解拓展 内存资源单位6、资源限制示例二、健康检查1、健康检查的定义2、探针的三种规则1.livenessProbe（存活探针）2.readinessProbe（就绪探针）3.startupProbe启动探针（1.17版本新增）4.同时定
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2023-08-13 09:34:52
112阅读
目录 1、资源指标和资源监控2、Weave Scope监控集群（1）Weave Scope部署（2）使用 Scope（3）拓扑结构（4）实时资源监控（5）在线操作（6）强大的搜索功能2、核心指标监控之metrics-server 1、资源指标和资源监控一个集群系统管理离不开监控，同样的Kubernetes也需要根据数据指标来采集相关数据，从而完成对集群系统的监控状况进行监测。这些指标总体上分
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2023-09-24 17:18:17
248阅读
本文导读一、集群资源监控概述1. 集群监控2. Pod 监控二、监控平台搭建所需组件概述三、搭建监控平台1. 部署 Prometheus2. 部署 Grafana3. 打开 Grafana，添加数据源和显示模板 一、集群资源监控概述Kubernetes 集群对资源的监控指标主要有集群监控和 Pod 监控两大部分。1. 集群监控即对 k8s 集群本身的监控，主要监控以下内容。
节点资源利用率：集群
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2023-09-30 22:44:09
95阅读
Kubernetes（通常称为K8s）是一种用于自动化部署、扩展和管理容器化应用程序的开源平台。它提供了一个强大的容器编排和管理系统，可以简化容器化应用程序的部署、伸缩和运维。在Kubernetes中，容器是最基本的部署单元，而容器化应用程序由一个或多个容器组成。Kubernetes的主要目标是在一个集群中管理和编排这些容器，以便应用程序可以高效地运行，并且能够自动处理故障恢复、扩展和负载均衡等任
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2023-11-01 19:28:26
71阅读
文章目录1. 资源管理介绍2. 资源管理方式2.1 命令式对象管理Kubectl 命令资源对象类型子命令输出格式namespace / pod的创建和删除演示2.2 命令式对象配置2.3 声明式对象配置3. kubectl 可以在 node 节点上运行吗？4. 使用推荐：三种方式应该怎么用？ 1. 资源管理介绍在 kubernetes 中，所有的内容都抽象为资源，用户需要通过操作资源来管理 ku
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2023-12-09 14:17:44
88阅读
对于Kubernetes集群，监控的内容包含以下两个方面：●基础平台服务的监控实时监控核心组件（API Server、调度器、控制器、kubelet和kube-proxy等）的健康状态，用以发现用户流量和组件的CPU、内存和网络等的使用情况之间的联系。这些数据不仅能帮助我们甄别出单个组件是否服务异常，还能帮助运维者找出性能出现瓶颈的原因，保证组件有足够的资源满足用户请求，从而进行性能调优。实时监测
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2023-08-16 18:02:30
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