##矿工挖矿 矿工的工作是交易确认和数据打包，矿工需要计算设备和挖矿软件，保证矿机电力供应和网络连接就可以了。矿池挖矿是将分散在全球的矿工及矿场算力进行联结，一起挖矿，矿池负责信息打包，接入进来的矿场算力负责竞争记账权，矿池挖矿奖励是按照每个矿工贡献算力的占比进行分配。##矿机
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2024-05-05 21:39:19
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CUDA系列笔记CUDA学习笔记（LESSON1/2）——架构、通信模式与GPU硬件CUDA学习笔记（LESSON3）——GPU基本算法（Part I）CUDA学习笔记（LESSON4）——GPU基本算法（Part II）CUDA学习笔记（LESSON5）——GPU优化CUDA学习笔记（LESSON7）——常用优化策略&动态并行化常用优化策略下面让我们来看看一些常用的优化策略，这些策略我们
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2024-08-13 10:02:39
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1.最高响应比 HRRF： 作业提交时刻运行时刻开始时刻完成时刻周转时间/min带权周转时间/min110:002:0010:0012:00120120/120210:101:0012:2513:25195195/60310:250:2512:0012:25120120/25 &nbs
学习日记 1，学习知识点卷积神经网络（CNN）天气识别2，学习遇到的问题内容较复杂，难懂3，学习的收获采用CNN实现多云、下雨、晴、日出四种天气状态的识别。本文为了增加模型的泛化能力，新增了Dropout层并且将最大池化层调整成了平均池化层。4，实操语言环境：Python3.6.5编译器：jupyter notebook深度学习环境：TensorFlow21. 设置GPU
如果使用的是CPU可以
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2024-06-07 13:46:25
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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
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lxc是一种操作系统级虚拟化技术，类似的虚拟化技术还有：freebsd的jail，linux的openvz。openvz相比都很熟悉啦，因为好多vps都是用openvz做的，操作系统级别虚拟化跟一般的kvm等虚拟化技术有啥区别呢？通常的虚拟化技术会对硬件做虚拟，提供给虚拟机中的操作系统使用，每一个虚拟机中的系统感觉不到自己是在虚拟机中运行，每个虚拟机可以看作一个真实的硬件+操作系统的组合。操作系统
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2024-08-20 13:28:31
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我们经常会听到虚拟化这个专有名词，其一般是指将一台物理服务器，分割成多台小的虚拟服务器的技术。如果追本溯源，在虚拟化技术出现之前，技术人员采用的是“模拟（Emulation）”的方法来实现节约成本的目的。相比虚拟化技术，传统的模拟方式有一个很大的弊病，所有的硬件都需要模拟，包括CPU。而虚拟化技术的出现逐渐得到人们的认可；通过简单的虚拟机，就可以将一个虚拟服务器看起来像一台独立的设备。Xen主页X
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2023-11-01 16:31:58
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的计算核心是以一定数量的
Streaming Processor(SP)
组成的处理器阵列，
NV
称之为
Texture Processing Clusters(TPC)
，每个
TPC
中又包含一定数量的
Streaming Multi-Processor(SM)
，每个
SM
包含
8
个
SP
。
SP
的主要结构
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2024-03-08 09:17:06
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挖矿一、 挖矿设备的演化：越来越专业化通用CPU(普通电脑)： 挖矿过程中计算哈希值只用到了通用CPU的很少的一部分指令，而且硬盘中的大部分内存都是闲置的，性价比很低。GPU： 相比CPU，挖矿效率有很大的提高，GPU能够进行大规模的并行计算，但很多部件仍然是闲置的（比如对浮点数的运算，深度学习用于计算梯度很有用）。ASIC矿机： Application Specific Integrated C
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2024-05-24 20:48:48
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市级海量数据流畅调度方案（初稿）一．系统约束1. 硬件限制 (CPU, 显卡，内存，硬盘）最耗费CPU时间的是 视锥体和boundSphere/boundBox的求交计算。显卡现在最大的瓶颈是 当渲染批次多时（2000个primitivesets，20万三角面片）,渲染时间（Draw和GPU）都达到了30多毫秒。测试机型硬件配置(本机)： CPU为4核处理器显卡: NVIDI
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2024-09-13 21:23:33
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建设《新型电力系统》是能源互联网双碳目标下现阶段发展的核心发展形态。绿色、智能、互联已成为电力行业主旋律。人工智能是新一代电网和能源互联网的必然选择，电力人工智能将与未来新一代数据驱动的能源互联网和谐共生。当前国家电网已在电网安全与控制、输变电、配用电、新能源并网、企业经营管理等电网各个业务场景完成人工智能技术应用布局，建成一批成熟可靠的人工智能应用，形成多业务场景交叉融合的人工智能应用产业链。0
原创
2024-09-06 14:19:08
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在深度学习中，GPU池化是一个重要的概念，它能够帮助我们在图像和其他高维数据中进行特征提取和降维。随着计算机视觉和自然语言处理的发展，更多的研究者和工程师开始关注如何高效地在PyTorch中实现GPU池化操作。本文将深入探讨“GPU池化在PyTorch中的实现”，通过背景描述、技术原理、架构解析、源码分析、应用场景和扩展讨论，带你全面理解这一重要技术。
在深入这一主题之前，我们首先需要了解什么是
# Kubernetes GPU池化实现流程
## 概述
在使用Kubernetes进行容器编排时，我们有时候需要使用到GPU资源来加速我们的应用程序。为了更好地管理和分配这些GPU资源，可以使用Kubernetes GPU池化的技术。本文将介绍如何实现Kubernetes GPU池化，并向你展示每一步的具体操作和代码。
## 实现步骤
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
|
原创
2023-10-31 06:22:30
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Kubernetes安装GPU支持插件Kubernetes1.10.x可以直接支持GPU的容器调度运行了，通过安装该插件即可。这里的方法基于NVIDIA device plugin，仅支持Nvidia的显卡和Tesla计算卡。主要步骤：安装图形卡的Nvidia Drivers。安装Nvidia-Docker2容器运行时。启用Nvidia-Docker2为容器引擎默认运行时。启用Docke
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2024-03-27 11:54:10
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目录1 背景2 Singularity3 热迁移3.1 检查点中CPU的程序状态3.2 检查点中的设备状态3.3 通信状态3.4 文件系统状态3.5 检查点/恢复流4 其他4.1 GPU算力化1 背景在GPU虚拟化和池化的加持下，可以显著提高集群的GPU利用率，同时也可以较好地实现弹性伸缩。但有时会遇到需要GPU资源再分配的场景，此时亟需集群拥有GPU任务热迁移的能力。举个简单的例子，比如某个新训
几大厂商计算资源测评与比较现在很多童鞋在学习机器学习、深度学习等相关技术时，常常需要使用到一些python库或框架。对于初学者来说，这样的环境配置工作有可能是十分困扰的。但幸运的是，许多互联网公司旗下都有开放的云端平台，可供代码编辑，还能调用计算资源。下面我们带大家来看一下，各大厂商都给我们发了什么样的福利。1.Google Colab 这个数字足以让人说一句卧槽，我们再看一眼GPU： 彳亍口巴，
虽然GPU对深度学习计算有普遍明显的加速作用，但其显存也是有限的（如V100的最大显存值也仅有32G），而深度学习模型的训练和推理往往需要大量的显存，用来支持更大的模型和更大的batch size。如何更高效地利用GPU显存，在一张卡或一台机器上同时承载更多的训练和预测任务，让有限的显存支持多个开发者同时进行实验，执行各自的任务呢？ 飞桨v1.7在GPU显存使用策略方面做了如
引子想到原文中有提到参考的教程，就去看了下，发现对一些逻辑的理解很有帮助，顺便翻译记录一下。原文：A GPU Approach to Particle PhysicsOriginMy GitHub正文我的 GPGPU 系列的下一个项目是一个粒子物理引擎，它在 GPU 上计算整个物理模拟。粒子受重力影响，会与场景几何体产生反弹。这个 WebGL 演示使用了着色器功能，并不需要严格按照 OpenGL
近日，「DaoCloud 道客」与「趋动科技」联合发布 GPU 资源池化云服务联合解决方案，并完成「DaoCloud Enterprise云原生应用云平台」和「猎户座 OrionX GPU 资源调度器」的产品兼容认证。该联合解决方案通过在企业级 Kubernetes 平台 DaoCloud Enterprise(DCE)上，构建 GPU 资源池，让企业内的 AI 用户可共享数据中心内所有服务器上的
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2024-03-08 09:11:22
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机器学习平台kubeflow搭建 文章目录机器学习平台kubeflow搭建前言一、搭建流程1. k0s 构建k8s平台2. 准备pv3. 安装kubeflow二、问题三、总结 前言 首先来一段官网的介绍：Kubeflow项目致力于使Kubernetes上机器学习(ML)工作流的部署变得简单、可移植和可扩展。我们的目标不是重新创建其他服务，而是提供一种直接的方式，为ML部署最佳的开源系统到不同的基础
