允中 发自 凹非寺 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 编者按： 没有什么比薅GPU羊毛更喜闻乐见。 之前有专门教程介绍谷歌资源，需要访问外国网站。...但最近知乎上又有一套国产GPU资源的薅羊毛分享，价值上亿的高性能算力，对科研学习者完全免费。 这就是百度的AI Studio。现在，我们将这篇测评及使用分享转载如下，祝薅羊毛开心顺利。...明显在单精度浮点运算上，AI Studio提供的运行环境在计算性能上还是很有优势的。理论上训练速度可以提高近3倍左右。...虽然AI Studio的算力卡也是送的，但也要赶紧薅起来，囤点算力资源，万一哪天百度没钱了，不送了呢？...fr=liangziwei 谷歌计算资源薅羊毛教程传送门： https://zhuanlan.zhihu.com/p/59305459 作者系网易新闻·网易号“各有态度”签约作者 — 完
徐蓓，腾讯云容器技术专家，腾讯云异构计算容器负责人，多年云计算一线架构设计与研发经验，长期深耕 Kubernetes、在离线混部与 GPU 容器化领域，Kubernetes KEP Memory QoS...而在资源管理调度平台上，Kubernetes 已成为事实标准。所以很多客户选择在 Kubernetes 中使用 GPU 运行 AI 计算任务。...用户如果想知道集群中 GPU 卡的分配情况，需要遍历节点，拿到并计算这些信息。并且由于这个资源是标量的，所以并无法拿到 Pod / 容器 与卡的绑定关系。...以上问题均是 TKE 在基于 Kubernetes 帮助客户构建 AI 计算平台时遇到的真实困扰。随着 AI 业务的不断精进，客户已不再仅满足于“能使用 Kubernetes GPU 资源”。...比如数据盘增加了 Pod 的存储容量、GPU / FPGA 加速了 Pod 的计算能力。从这个角度看，存储与 GPU 有相似之处。
普通意义上来讲，训练深度网络时，GPU比CPU快40倍左右，也就是说GPU一个小时内可以完成CPU训练两天的量。...但是GPU不菲的价格让人望而却步，看完这篇文章就可以随心所欲的拥有自己的GPU。...Colaboratory 可免费使用，而且其后端有一个K80 GPU支持。一句话，就是给买不起GPU的小伙伴提供一个免费GPU训练平台。...为了免费使用这个GPU需要满足以下几条要求： 第一，有一个Google账号； 第二，会访问外国网站； 没有第三。...，而且代码必须是在notebook里，而不能是py脚本，但是对于缺乏gpu资源的小伙伴们来说的确是一个福音了。
资源 如果我们部署 Docker 服务的的主机上正确安装并设置了其对应配置，且该主机上恰恰也有对应的 GPU 显卡，那么就可以在 Compose 中来定义和设置这些 GPU 显卡了。...显卡资源的话，就必须使用 runtime 参数来进行配置才可以。...资源的配置属性可被使用，因此可以在启动的时候来精确表达我们的需求。...设备资源，并运行得到如下输出。..._1 exited with code 当然，如果设置了 count 或 device_ids 字段的话，就可以在容器里面的程序中使用多块显卡资源了。
将暴露 amd.com/gpu 或 nvidia.com/gpu 为可调度的资源，可以通过请求 .com/gpu 资源来使用 GPU 设备。...不过，使用 GPU 时，在如何指定资源需求这个方面还是有一些限制的： GPUs 只能设置在 limits 部分，这意味着： 不可以仅指定 requests 而不指定 limits 可以同时指定 limits...部署 AMD GPU 设备插件 节点需要使用 AMD 的 GPU 资源的话，需要先安装 k8s-device-plugin[4] 这个插件，并且需要 K8S 节点必须预先安装 AMD GPU 的 Linux...部署 NVIDIA GPU 设备插件 节点需要使用 NVIDIA 的 GPU 资源的话，需要先安装 k8s-device-plugin 这个插件，并且需要事先满足下面的条件： Kubernetes 的节点必须预先安装了...结论总结陈述 显卡插件，就是在我们通过在配置文件里面指定如下字段之后，启动 pod 的时候，系统给为我们的服务分配对应需要数量的显卡数量，让我们的程序可以使用显卡资源。
资源 如果我们部署 Docker 服务的的主机上正确安装并设置了其对应配置，且该主机上恰恰也有对应的 GPU 显卡，那么就可以在 Compose 中来定义和设置这些 GPU 显卡了。...显卡资源的话，就必须使用 runtime 参数来进行配置才可以。...资源的配置属性可被使用，因此可以在启动的时候来精确表达我们的需求。...设备资源，并运行得到如下输出。..._1 exited with code 0 当然，如果设置了 count 或 device_ids 字段的话，就可以在容器里面的程序中使用多块显卡资源了。
CuPy 项目地址:https://cupy.chainer.org/ 这个项目本来是用来支持Chainer这个深度学习框架的，但是开发者把这个“GPU 计算包”单独分出来了，方便了大家！！！...1024,512,4,1))*512.3254 time1=time.time() for i in range(20): z=x*y print('average time for 20 times gpu...这里之所以要弄个20次的平均，是因为，最开始的几次计算会比较慢！后面的计算速度才是稳定的，cpu和gpu都有一定这个特性，这个原因cpu和gpu是不同！...和“操作系统的本身算法、GPU工作方式”等有关系吧？...失去了优势，所以也不是所有计算都需要放到gpu上来加速的！
但是聪明的人类并不会被简单的名称所束缚，他们发现GPU在一些场景下可以提供优于CPU的计算能力。 于是有人会问：难道CPU不是更强大么？这是个非常好的问题。...它的强项在于“调度”而非纯粹的计算。而GPU则可以被看成一个接受CPU调度的“拥有大量计算能力”的员工。 为什么说GPU拥有大量计算能力。...虽然我们不知道GPU cuda核的内部组成，但是可以认为这样的计算单元至少等于cuda核数量——128。 128和12的对比还不强烈。...通过本文的讲述，我们可以发现GPU具有如下特点： 1 提供了多核并行计算的基础结构，且核心数非常多，可以支撑大量并行计算 2 拥有更高的访存速度 3 更高的浮点运算能力...下节我们将结合cuda编程来讲解GPU计算相关知识。
很早就想规划一个系列就是教大家如何利用云计算资源进行深度学习方面的开发。 今天我们在Kevin Yu老师的指导下，开始一段云计算资源的奇妙探险吧 大家可以点击阅读原文或者复制这个链接来访问他的教程。...简单地说，云计算就是基于互联网的计算。在过去，人们会在他们所在大楼的物理计算机或服务器上运行从软件下载的应用程序或程序。云计算允许人们通过互联网访问相同类型的应用程序。 为什么要用云计算？...选择适合的GPU云 GPU云服务器是基于GPU应用的计算服务，多适用于AI深度学习,视频处理，科学计算，图形可视化，等应用场景，一般都配有NVIDIA Tesla系列的GPU卡。...从技术上讲，Colab是一个 Jupyter notebook 服务，不需要安装就可以使用，同时提供对包括gpu在内的计算资源的免费访问。...我们在这里也就是演示一下，告诉大家一个利用GPU云计算资源的方法。 使用Colab Pro，您可以优先访问最快的gpu。
因上篇文章Kubelet从入门到放弃系列:GPU加持中介绍了Nvidia系列GPU如何加持Kubernetes，我们除了关注GPU资源的使用，也关注GPU资源的管理，因此本文推出 Kubernetes集群中如何监控...GPU资源。...上周CNCF：1）微软Dapr项目拟捐献给CNCF 2）Flux项目进入孵化阶段 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。...然而，在Kubernetes中，当一个节点请求GPU资源时，可能不能确定哪些GPU会被分配给pod。
虽然GPU可以加速tensorflow的计算，但一般来说不会把所有的操作全部放在GPU上，一个比较好的实践是将计算密集型的运算放在GPU上，而把其他操作放到CPU上。...GPU是机器中相对独立的资源，将计算放入或者转出GPU都需要额外的时间。而且GPU需要将计算时用到的数据从内存复制到GPU设备上，这也需要额外的时间。...GPU上计算得到的正则化损失。...从上面这个样例可以看到，通过tf.train.Server.target生成的会话可以统一管理整个tensorflow集群中的资源。...多GPU样例程序将计算复制了多份，每一份放到一个GPU上进行计算。但不同的GPU使用的参数都是在一个tensorflow计算图中的。因为参数都是存在同一个计算图中，所以同步更新参数比较容易控制。
在《浅析GPU计算——CPU和GPU的选择》一文中，我们分析了在遇到什么瓶颈时需要考虑使用GPU去进行计算。本文将结合cuda编程来讲解实际应用例子。...（转载请指明出于breaksoftware的csdn博客） 之前我们讲解过，CPU是整个计算机的核心，它的主要工作是负责调度各种资源，包括其自身的计算资源以及GPU的计算计算资源。...因为GPU作为CPU的计算组件，不可以调度CPU去做事，所以不存在父函数运行于GPU，而子函数运行于CPU的情况。...结合上面的代码，我们假设GPU中有大于N*N个空闲的cuda核，且假设调度器同时让这N*N个线程运行，则整个计算的周期可以认为是一个元的计算周期。...因为每个元的计算都不依赖于其他元的计算结果，所以这种计算是适合并行进行的。如果一个逻辑的“可并行计算单元”越多越连续，其就越适合使用GPU并行计算来优化性能。
众所周知，随着人工智能、深度学习以及高性能计算（HPC）的快速发展，GPU （Graphics Processing Unit）已经成为现代计算体系中的核心计算资源之一。...在云计算、深度学习以及高性能计算（HPC）领域， GPU 资源调度需要克服以下核心挑战： 1. 动态性与弹性 动态性与弹性调度是提升 GPU 资源利用率的关键所在。...—02 — GPU 设备资源动态调度的重要价值 GPU 作为并行计算的核心硬件，在人工智能、深度学习、高性能计算（HPC）等领域发挥着不可替代的作用。...在未来，随着边缘计算、物联网等分布式计算场景的发展， GPU 动态调度技术将与其他计算资源（如 CPU、FPGA ）协同，构建统一的资源管理体系，支持更复杂的计算任务和更高效的算力分配。...综上所述，GPU 资源调度技术的重要性不仅体现在当前的计算需求上，更为未来的高效计算体系提供了支撑。
在许多云环境中，可以在 CPU 核心数、内存、磁盘空间等方面指定可供计算单元使用的资源。 一般情况下，指定的资源越多，成本便越高。...但是，请务必平衡此需求以使昂贵资源在面对可能发生的争用（如果它们处于超负荷状态）时保持繁忙状态。 例如，长时间运行的计算密集型任务不应共享相同的计算单元。...例如，如果一个任务未能正确启动，则它可能会导致计算单元的整个启动逻辑失败，并阻止相同单元中的其他任务运行。 争用。 应避免在相同计算单元中的任务之间出现竞争资源的争用。...理想情况下，共享相同计算单元的任务应表现出不同的资源利用率特征。 例如，两个计算密集型任务不应位于相同计算单元中，两个占用大量内存的任务也是如此。...备注 可考虑仅对已在一段时间内处于生产环境的系统合并计算资源，以便操作员和开发人员可以监视系统并创建标识每个任务如何利用不同资源的热度地图。 此地图可以用于确定非常适合用于共享计算资源的任务。
CPU vs GPU █ GPU与AI计算 大家都知道，现在的AI计算，都在抢购GPU。英伟达也因此赚得盆满钵满。为什么会这样呢？...将GPU应用于图形之外的计算，最早源于2003年。 那一年，GPGPU（General Purpose computing on GPU，基于GPU的通用计算）的概念首次被提出。...意指利用GPU的计算能力，在非图形处理领域进行更通用、更广泛的科学计算。 GPGPU在传统GPU的基础上，进行了进一步的优化设计，使之更适合高性能并行计算。...左起：伊利亚·苏茨克沃，亚历克斯·克里切夫斯基，杰弗里·辛顿 这彻底引爆了“AI+GPU”的浪潮。英伟达公司迅速跟进，砸了大量的资源，在三年时间里，将GPU性能提升了65倍。...那么，AI时代的计算，是不是GPU一家通吃呢？我们经常听说的FPGA和ASIC，好像也是不错的计算芯片。它们的区别和优势在哪里呢？
小编说：将深度学习应用到实际问题中，一个非常大的问题在于训练深度学习模型需要的计算量太大。...为了加速训练过程，本文将介绍如何如何在TensorFlow中使用单个GPU进行计算加速，也将介绍生成TensorFlow会话（tf.Session）时的一些常用参数。...于是除了可以看到最后的计算结果，还可以看到类似“add: /job:localhost/replica:0/task:0/cpu:0”这样的输出。这些输出显示了执行每一个运算的设备。...''' 虽然GPU可以加速TensorFlow的计算，但一般来说不会把所有的操作全部放在GPU上。一个比较好的实践是将计算密集型的运算放在GPU上，而把其他操作放到CPU上。...GPU是机器中相对独立的资源，将计算放入或者转出GPU都需要额外的时间。而且GPU需要将计算时用到的数据从内存复制到GPU设备上，这也需要额外的时间。
在前面文章中，我们交代了计算平台相关的一些基本概念以及为什么以GPU为代表的专门计算平台能够取代CPU成为大规模并行计算的主要力量。...独立GPU价格高，体积大，功耗高，但性能更强劲，而且因为自带显存，消耗的系统资源也更少。 集成GPU(Integrated GPU), 或者集成显卡。...三，GPU计算的演进之旅 随着真实感绘制进一步发展，对图形性能要求愈来愈高，GPU发展出前所未有的浮点计算能力以及可编程性。...这种远超CPU的计算吞吐和内存带宽使得GPU不只是在图形领域独领风骚，也开始涉足其它非图形并行计算应用。...2006年，Nvidia破天荒地推出CUDA，作为GPU通用计算的软件平台和编程模型，它将GPU视为一个数据并行计算的设备，可以对所进行的计算分配和管理。
背景 目前 TKE 已提供基于 qGPU 的算力/显存强隔离的共享 GPU 调度隔离方案，但是部分用户反馈缺乏 GPU 资源的可观测性，例如无法获取单个 GPU 设备的剩余资源，不利于 GPU 资源的运维和管理...我们的方案 我们通过 GPU CRD 扫描物理 GPU 的信息，并在 qGPU 生命周期中更新使用到的物理 GPU 资源，从而解决在共享 GPU 场景下缺少可见性的问题。...自定义 GPU CRD：每个 GPU 设备对应一个 GPU 对象，通过 GPU 对象可以获取 GPU 设备的硬件信息，健康状态以及资源分配情况。...Elastic GPU Scheduler：根据 GPU 资源使用情况调度 Pod，同时将调度结果更新到 GPU 对象。...总结 为了解决目前 TKE 集群内 GPU 资源可观测性缺失的问题，我们引入了 GPU CRD，用户可以直观的统计和查询集群内 GPU 资源的使用情况，目前这套方案已和 qGPU 完成整合，在 TKE
深度学习领域的模型架构和算法的发展在很大程度上受到GPU能否高效实现初等变换的限制。...其中一个问题是缺乏GPU不能高效执行稀疏线性操作，我们现在正在发布高度优化的GPU计算内核实现一些稀疏模式（附带初步研究结果）。...我们希望稀疏权重矩阵作为模型的构建模块，因为矩阵乘法和稀疏块卷积的计算成本仅与非零块的数量成正比。...由于内核计算时跳过值为零的块，所以计算成本只与非零权重的数量成正比，而不是与输入或输出特征的数量成正比。存储参数的成本也只与非零权重的数量成比例。 ?...在使用CUDA 8的NVIDIA Titan X Pascal GPU上进行比较。相对于cuSPARSE的加速在测试的稀疏水平上事实上更大。
CuPy 是一个开源的 Python 库，它的设计初衷是为了使得在 GPU 上的计算变得简单快捷。...CuPy 的亮点在于它能够利用 NVIDIA GPU 来加速计算，这在处理大规模数据时尤其有用。 https://github.com/cupy/cupy 为什么选择 CuPy？...首先使用 Python 列表创建一个 NumPy 和 CuPy 数组，之后我们将计算向量的范数。...上进行图像的边缘检测，这对于图像分析和计算机视觉应用非常有用。...() # 确保计算完成 print("CuPy 矩阵乘法时间：", time.time() - start_time) 这个示例展示了 CuPy 在执行大规模矩阵乘法时的高效性，这对于科学计算和数据分析尤其重要
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