文章目录一、序言二、部署Prometheus三、部署Node Exporter四、配置Prometheus以刮取节点导出器五、添加节点进行主机管理六、使用Grafana创建可视化Dashboard 一、序言Prometheus是一个功能强大的开源监控系统,可从您的服务中收集指标并将其存储在时间序列数据库中。它通过Grafana等工具提供多维数据模型,灵活的查询语言和多样化的可视化可能性。默认情况下
Pandora FMS又称 “Pandora Flexible Monitoring System”,是一款用于服务器、网络、应用和虚拟基础设施的监控工具。它简单、可扩展,适用于复杂和较大的环境。它使用多种协议,包括TCP、UDP、SNMP、HTTP和代理来收集不同的指标。你可以使用Pandora FMS监控Web服务器、数据库服务器、应用程序、路由器和其他网络设备的状态和性能。 在本文中,我们将
转载 2024-07-13 07:58:26
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本章解释如何使用适用于Linux的大量性能工具及每个工具中信息的意义。即使已经使用top或者sar,应该养成使用这些工具的习惯。当然要知道如何诊断性能问题,但也应该定期寻找可能指示问题的关键指标的变化。可以使用这些工具衡量新应用程序对性能的影响。就如同查看车内的温度表一样,要注意Linux系统的性能指标。本章介绍的工具有:·   top·   sar·&n
效果图容器内安装组件及作用datacenter-gpu-manager (DCGM)GPU监控信息统计dcgm-exporter  GPU监控信息对外输出Prometheus    GPU监控信息采集工具  Grafana       GPU监控信息展示工具   1.准
转载 2024-03-27 22:01:01
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写在前面一些废话接触深度学习已经有一段时间,之前一直在windows下使用Theano,但是发现Theano天书般的源码真是头大,在看到tensorflow中文教程后,发现它竟然逻辑清晰,教程丰富,实在是居家旅行必备良药啊![偷笑][偷笑][偷笑]所以决定利用国庆假期学习ubuntu和TensorFlow的安装,结果入坑无数,同时搞坏了一块1T硬盘(花了450大洋啊,心在滴血…)。初步估算,整个
转载 2024-06-29 21:58:57
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摘要:本文详细介绍了在Ubuntu 18.04下如何配置深度学习GPU(显卡)环境,包括了显卡驱动下载安装,环境配置等。按照本教程的步骤在多台服务器上安装都取得了成功,是在多种方法的比较之下个人整理的认为最新的简洁有效的做法,其要点如下:安装显卡驱动安装Cuda 10.0安装cuDNN前言GPU作为深度学习的一个强有力工具,特别擅长处理矩阵并适用于深度学习等专业应用程序。一般地,深度学习的模型可以
引用参考:                 一. 安装环境Ubuntu16.04.3 LSTGPU: GeForce GTX1060Python: 3.5 CUDA Toolkit 8.0 GA1 (Sept 2016)cuDNN v6.0
转载 2024-06-17 17:32:27
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 经历了半天得研究,终于把conky的配置文件搞明白了,于是自己改了一个,主要把ATI相关的性能显示出来特此记录备份。ps:ATI显卡在linux上就是悲剧!  补充说明: aticonfig命令提供了对显卡各种参数的详细设置与显示,为了得到显卡温度始终频率等信息,必须使用命令初始化一下,主要就是aticonfig自动备份xorg的配置文件:sudo ati
转载 2024-03-15 20:28:07
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DCGM(Data Center GPU Manager)即数据中心GPU管理器,是一套用于在集群环境中管理和监视Tesla™GPU的工具。它包括主动健康监控,全面诊断,系统警报以及包括电源和时钟管理在内的治理策略。它可以由系统管理员独立使用,并且可以轻松地集成到NVIDIA合作伙伴的集群管理,资源调度和监视产品中。DCGM简化了数据中心中的GPU管理,提高了资源可靠性和正常运行时间,自动化了管理
转载 2024-03-23 20:16:52
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文章目录PreparationStep1: 安装Nvidia驱动Step2 安装CudaStep3: 安装CudnnStep4: 安装Tensorflow-gpu包Step5: 测试案例IssuesIssue1Issue2Issue3Issue4Other: Linux 服务器版 NVIDIA 驱动安装1. Download Linux Server Version Drive2. Instal
先介绍一下我自己的配置环境Ubuntu 16.04Intel i7 CPU16G内存GTX980Ti 显卡1、安装NVIDIA显卡驱动(1)先在NVIDIA官网上下载对应的驱动程序,可根据自己的GPU的型号下载相应的.run文件例如NVIDIA-Linux-x86_64-3xx.xx.run形式的文件名自己电脑的GPU型号查询可在终端输入:nvidia-smi查询。大概在中间位置。也可以输入: n
转载 2024-05-05 15:49:30
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Ubuntu16.04安装NVIDIA显卡驱动一、查看显卡型号1.方法12.方法2二、下载显卡驱动三、安装显卡驱动1.BIOS禁用secure boot2.卸载旧版NVIDIA驱动程序3.禁用nouveau4.进入命令行界面并停止可视化桌面5.给run文件赋予执行权限6.安装驱动7.安装过程选项8.打开可视化桌面并检验安装结果 一、查看显卡型号1.方法1输入以下命令lspci |grep -i
一:平台架构1.1:前言使用jmeter做性能压测、监控系统性能时,无论是使用插件还是index生成报告,都无法实现实时的监控数据;考虑搭建JMeter+Influxdb+Grafana可以实现实时监控,有利于实时分析数据进行高效调优。 1.2:工具介绍 JMeter :压测工具,测试数据分析InfluxDB是Go语言编写的时间序列数据库,用于处理海量写入负载查询。涉及大量时间
丰色寺量子位 报道 | 现在,目标检测界明星模型YOLO,最新v5版本也可以在手机上玩儿了!瞧~只需要区区几十毫秒,桌上的东西就全被检测出来了:这速度似乎不比电脑差?想要亲手搭建一个?上教程。在安卓手机上部署YOLOv5更确切的说是YOLOv5s。YOLOv5于2020年5月发布,最大的特点就是模型小,速度快,所以能很好的应用在移动端。而且其实最开始YOLOv5就是作为一款对图像进行检测、分类和定
GPU运行状态监测介绍NVDashboard鉴于现代数据科学算法的计算强度,在许多情况下 GPU 可以提供改变游戏规则的工作流加速。为了达到最佳性能,底层软件有效利用系统资源是绝对关键的。尽管加速库(如 cuDNN 和 RAPIDS)专门设计用于在性能优化方面进行繁重的工作,但对于开发人员和最终用户来说,验证他们的软件是否确实按预期利用了 GPU 资源可能非常有用。虽然这可以通过 nvidia-s
之前写过关于windows下安装支持GPU的matconvnet以及tensorflow的博客,具体参照: 这次稍微记录下ubuntu下安装支持gpu版的tensorflow吧,毕竟我觉得还是挺简单的。。系统:Ubuntu16.04########################################## START####################################
二.安装过程1、检查自己的电脑环境是否具备安装CUDA的条件1) 验证自己的电脑是否有一个可以支持CUDA的GPU你可以电脑的配置信息中找到显卡的具体型号,如果你是双系统,在Windows下的设备管理器中也可以查到显卡的详细信息;你也可以在ubuntu的终端中输入命令:$ lspci | grep -i nvidia , 会显示出你的NVIDIA GPU版本信息,不过不是很详细。 然后去
转载 2024-04-29 17:26:25
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0. 综述目前,知道3种安装N卡驱动的方法:  1. PPA源:最简便,但未必有最新驱动(亲测),或可能遇到问题(风闻)。sudo add-apt-repository ppa:xorg-edgers/ppa #添加ppa源 sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa #添加ppa源 sudo apt-get update #更新ap
转载 2024-08-07 14:25:04
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Ubuntu系统中搭建GPU版pytorch环境1 搭建pytorch的GPU环境1.1 重装ubuntu自带的显卡驱动自带的显卡驱动可能没有办法使用nvidia-smi命令查看显卡信息打开终端,检测N卡和推荐驱动的输入:ubuntu-drivers devices安装推荐的驱动sudo ubuntu-drivers autoinstall安装完成后重启电脑现在输入nvidia-smi指令便不会
转载 2023-08-03 19:28:45
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容器将应用程序封装到隔离的虚拟环境中,以简化数据中心的部署。通过将所有应用程序依赖项 (例如二进制文件和库) 都包括在内,应用程序容器能在任何数据中心环境中无缝地运行。英伟达基于Docker 提供的NVIDIA-Docker可用于容器化 GPU 加速的应用程序。这意味着无需进行任何修改即可轻松容器化和隔离加速的应用程序,并将其部署到任何受支持的、可使用 GPU 的基础架构上。 管理和监控加速的数据
转载 2023-07-11 20:21:04
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