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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[root@tsainode11 ~]# rpm -qa | grep $(uname -r
原创
2022-06-04 00:24:02
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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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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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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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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
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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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
# OpenStack vGPU
## Introduction
OpenStack is an open-source cloud computing platform that allows users to manage and control a pool of computing resources, including virtual machines (VMs). One of
原创
2023-10-07 14:36:35
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可以使用 Microsoft System Center Virtual Machine Manager 2012 (VMM) 管理员控制台中的添加主机向导向 VMM 中添加下面的一种或多种虚拟主机：位于 Active Directory 域服务 (AD DS) 域中的基于 Windows Server 的主机位于外围网络中的基于 Windows Server 的主机位于环境内任意位置的 VMwa
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2024-09-22 10:35:04
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处理机调度一、什么是处理机调度 ？ 就是从就绪队列中 按照一定的算法选择一个进程 并 将处理机分配给它运行二、调度的三个层次 1、高级调度 ：从外存的后备队列中 挑选 n个作业，为它建立相应的进程 （建立PCB） （无 - > 创建态 - > 就绪态） 高级调度是外存与内存之间的调度，一个作业只能调入一次，调出一次，作业调入时会建立相应的PCB，调出时删除 相应的PCB 2、中级调度：
NVIDIA vGPU 12.0版本-vGPU版本名称变化 - 注: 2021年1月生效最新名称 NVIDIA Virtual PC (vPC)最新名称 NVIDIA Virtual Applications (vApps)最新名称 NVIDIA RTX Virtual Workstation (vWS)最新名称 NVIDIA RTX Virtual Workstation (vWS)&
发了台工作站，型号是Dell Precision 3640，搭配显卡3090，要安装显卡驱动，然后配置pytorch环境。在安装显卡驱动时出了问题安装好的系统是Ubuntu20.04在“软件与更新中”并没有显示推荐的显卡驱动：按照百度出来的博客，显卡驱动装不上，Ubuntu20.04系统，3090显卡，安装驱动、CUDA、cuDNN的步骤 - 明天又是周六了 - OSCHINA - 中文开源技术交
跑 AI 大模型的 K8s 与普通 K8s 有什么不同？计算存储网络调度小结 得益于 AI 开始火的时候，云原生体系已经普及，所以当前绝大多数的 AI 底层都是基于 Kubernetes 集群进行的资源管理（不像大数据，早期大量使用 Yarn 进行资源管理，在云原生普及后，还得面临 Spark on K8s 这种云原生改造）。都知道云原生已经是 Kubernetes 的天下了，各大领域（大数据、
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2024-09-09 13:19:57
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对于一个FPS游戏爱好者，一听到“显卡”这个词，肯定会特别兴奋。对于刚接触电脑时显卡的概念就是可以让游戏运行的更快，后来对显卡的认知拓展为可以使PhotoShop等做图软件加速运行，直到2008年了解到CUDA的概念才对显卡的认知拓展到了更广的领域。显卡天生就是用来做并行计算的，游戏只是它的一个小的应用分支。不过在十年前，我对并行计算还没有任何应用点，所以那时只是下载了CUDA的SDK，运行了
(Linux下应用程序开发基础第三章 Linux下应用程序开发基础在Linux系统下进行应用程序开发，必须先熟悉GNU/Linux系统下的开发工具的使用。在本章中，我们主要介绍全屏编辑器vi(VIM)、集成开发工具KDevelop、交叉编译工具GNU GCC套件的功能及使用。另外，为了提升应用程序的可读性和可维护性，在第4小节专门就嵌入式应用程序的编程风格进行简单描述。3.1 vi编辑器3.1.1
在Kubernetes(K8S)中，实现"proxmox vgpu"主要是通过使用GPU资源来加速容器中的应用程序。Proxmox是一种开源的虚拟化管理平台，而"vgpu"是指虚拟GPU。结合在Kubernetes中使用这些技术，可以实现在容器中使用虚拟GPU资源，提高应用程序的性能和效率。
整体流程如下：
| 步骤 | 操作 |
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2024-05-06 11:20:06
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