_SuperVdsm和启动BaseManager(multiprocessing.managers)服务端，然后就是监听其他服务发送过的API请求并执行。
一.动态扩展 _SuperVdsm
supervdsm_server.py
if _glusterEnabled:
for name, fu
1、首先需要在物理主机安装NVIDIA GRID显卡驱动到官网下载驱动后上传到ESXi主机存储中，然后开启esxi的shell，用命令进行安装。2、发布的桌面提示没有桌面源依次检测：安装agent，加入域，IP地址。3、vSGA共享显卡connection server里面启用硬件加速，虚拟机编辑设置里面启用3D。4、vDGA直通①esxi主机配置的高级配置项，启用直通，虚拟机添加直通PCI显卡，
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2016-09-02 16:23:43
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What is Vmware vCPU ?vmware doesn't care how many physical CPU's you have, it'll register the total core count as virtual CPU's. vCPU stands for virtual cpu, which is similar to physical cpu in the ph
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2024-06-12 09:34:05
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最近需要学习一些Linux的操作，然而操作系统是Win10的，又不想装双系统，主要是切换系统麻烦。经过在网上查找一些资料，简单对比了一下，个人认为比较适合初学者的就是VirtualBox+Ubuntu。 VirtualBox是Oracle公司旗下的一款虚拟机开源产品。 Ubuntu是Ubuntu公司旗下一款封装了Linux内核的便于学习的具有桌面的操作系统。 更多信息请参考官方网站。一、准备
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2024-10-26 12:57:38
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搭建kubernetes(k8s)环境前提我用的是操作系统是centos7.6，搭建k8s环境需要修改一些基本系统配置# 关闭Selinux/firewalld
systemctl stop firewalld
systemctl disable firewalld
setenforce 0
sed -i "s/SELINUX=enforcing/SELINUX=disabled/g" /etc/
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2024-06-04 07:53:29
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本文主要测试vCenter 6.0的安装部署，vCenter6.0的坑爹之处是要8G内存才能安装，加上ESXi6.0需要至少4G内存，让我不得不买了2条8G的笔记本内存条，否则都无法完成这个测试。后面有时间我会把HA群集、分布式交换机等vCenter的操作配置也一起发出来。一、部署环境二、准备数据库1、在虚拟机vCenter中安装SQL 2012 SP1并创建vCenterDB数据库，并将恢复模式
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2024-03-15 09:07:32
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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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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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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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本文介绍了使用Proxmox + DoraCloud，将一台图形工作站（配置有Tesla P4显卡）改造成一台桌面云主机。可以满足多个桌面用户同时使用3D应用的需求。
该方案适合于小型工作室、电商团队等小微团队的搭建5-15人的桌面云办公环境。
可以满足远程办公、信息安全、3D设计方面的需求。
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2022-05-22 23:53:37
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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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在PC硬件不断细化后，脱颖而出的电竞硬件，就是为游戏而生的装备。现在电竞市场非常的火爆，各个品牌都推出了自家的电竞装备来满足不同阶级的电竞玩家选择，说到电竞装备，一般都会闪现两大电竞巨头：雷蛇和华硕旗下的ROG玩家国度，当然这两个品牌是很多电竞玩家梦幻首选，同时也意味着顶级的价格，但是羞于囊中苦涩很容易让普通玩家望而止步。这种情况下，可以考虑退而求其次选择，就像华硕推出有TUF Gaming电竞特
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2024-05-01 17:18:05
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工欲善其事，必先利其器。搭建一个方便管理的服务集群，是分布式学习很重要的环境。目前流行的虚拟机产品主要为Vmware 和 win10自带的Hyper-V（win10家庭版无此功能），网上关于Vmware的教程更多，显然它更容易上手，但Hyper-V也算是一个很不错的产品，这里记录一下我的学习过程：目录Hyper-V的安装服务集群的搭建虚拟机的网络通信NAT网络的搭建端口映射Linux的静态IP虚拟
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2024-06-05 19:04:12
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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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文章目录深度学习系列一、基础概念1.并行计算针对哪一部分？2.怎么并行计算的？3.并行的主要问题是信息的传递问题3.1消息传递（Message passing）的类型3.2如果我们有m个worker，那么时间就降到原来的1/m吗？异步的Message passing模型---Parameter serverParameter server的流程Parameter server的不稳定地方二、扩展
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2024-05-15 09:00:16
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6.2、非计划的故障转移对于计划的故障转移，意义其实不是很大，除非有服务器的维护、硬件升级等，但是服务器的维护也可以使用实时迁移，不用通过计划的故障转移。其实Hyper-V复制功能最大的意义应该在于非计划的故障转移的实现实现容灾。首先需要模拟主服务器上的虚拟机宕机，在这里，我首先关闭主服务器上的虚拟机，切换到副本服务器，右键需要故障转移的虚拟机，选择“复制”故障转移选择恢复点，然后点击“故障转移”
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2024-10-16 16:34:09
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在深度学习、图形处理和虚拟化技术快速发展的今天，利用 vGPU Docker 可以显著提升数据处理能力和资源管理效率。本文将详细介绍如何成功配置和优化 vGPU Docker 环境，分享最佳实践和多场景适配方案。接下来，让我们看看相关的环境准备要求。
## 环境准备
要成功搭建 vGPU Docker 环境，首先需要确保满足以下软硬件要求：
### 软件要求
- Docker 版本：最新稳定
一、解决虚拟机使用上的小问题这一部分对安装GRPC没有特别的影响，如果自己的虚拟机存在这些使用不便的问题并且想解决，可以看看，如果不需要的话跳过这一部分就好了。1、实现全屏显示及与windows之间的文件拖放命令如下：更新package： sudo apt update安装open-vm-tools-desktop，主要实现主机与虚拟机之间的复制粘贴包括文件拖放： sudo apt-g
