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。...管理员无法知道整个集群 GPU 切片资源的分配情况，用户也不知道新部署业务有无资源可用。...现有方案很难同时满足以上诉求，这为基于 Kubernetes 构建统一 AI 基础设施平台增加了很多难度。...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”。...Elastic GPU 在 Kubernetes 集群中抽象了一种 native GPU 资源，围绕三种自定义 CRD，在标准化定义了与其他 GPU 技术交互的前提下，同时提供了集群层面全局 GPU 资源视角
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。
Datawhale亲测 主题：AI算力平台使用体验 引言：要做深度学习，必然需要 GPU，如何构建一个弹性的 GPU 环境是很多读者关心和常问的问题，今天主要分享关于云服务器的选择。...考虑到Datawhale读者在项目实践中对算力的需求，希望能推荐好用的算力平台。...灵活算力，按需使用 基于GPU虚拟化技术，我们可以提供更灵活的算力选择，通过内置数十种算力规格，更准确的匹配您的算力需求，采用按需使用模型，使您最低成本获得高性能的计算服务。...协作共享 数据集、镜像和代码共享，实现团队内部资源共享，协同研发。...快速集成 我们集成了 git 代码仓库，基于 S3 协议的云对象存储和 nfs 协议的文件存储，您的历史工作可以平滑过渡到平台上，免去迁移工作的烦恼。 最后 如果想了解其他GPU平台，也欢迎留言。
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。
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。
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。
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。
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。...平台集合了AI教程, 深度学习样例工程, 各领域的经典数据集, 云端的运算及存储资源, 以及比赛平台和社区。[1]你可以把AI Studio看成国产版的Kaggle。...1.2 飞桨 根据官网介绍，飞桨是百度推出的 “源于产业实践的开源深度学习平台”，致力于让深度学习技术的创新与应用更简单。...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？
—01 — GPU 设备资源调度的当前现状与挑战 在传统的计算架构中，GPU 资源分配通常采取静态绑定的方式，即在任务启动时直接将特定的 GPU 设备绑定到该任务上。...资源一旦分配给某个任务，无论该任务是否充分利用资源，这部分 GPU 资源都被占用。...在静态绑定下，由于无法细粒度调配 GPU 资源，这种差异化需求可能导致 GPU 资源的碎片化现象，即部分设备资源未被充分利用，但其他任务又无法使用这些“碎片化”的资源。...1、提高资源使用率 GPU 资源调度的核心目标之一是提升设备的利用效率。...—03 — GPU 设备资源动态调度基于云原生解决方案和技术解析 在 Kubernetes 集群中，GPU 动态调度技术是提升 GPU 资源利用率、优化任务运行效率的核心手段。
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
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，下面就来看看资源搜索平台的相关介绍吧。...资源搜索会有大量的数据背景，以及优质的网民资源，结合更加人性化、智能化的模式，让用户得到搜索结果。...资源搜索工作原理 搜索引擎采用的是跟踪模式，通过抓取页面中html代码含有的数据库，并且把重复制的内容进行过滤掉。...资源搜索工作原理就是把用户发出的指令，通过查找提供给用户最优质的内容。现在有很多资源搜索平台，用户通过平台进行搜索，就可以找到想要的信息。 资源搜索平台是什么？...现在有很多资源搜索平台，有音乐、游戏、小说、电影等等，拥有大量的信息，可以供用户选择使用，节省了搜索的时间，想要什么直接就可以在资源搜索平台里找到，特别的方便快捷。
tensorflow 容器运行过程中使用到的命令记录： 使用image启动容器命令： docker run --name="YaoXu-Test-tensorflow-gpu" --gpus all -...it -p 8881:8888 tensorflow/tensorflow:latest-gpu-py3-jupyter 重新命名容器名称： docker rename YaoXu-Test-tensorflow-gpu...YaoXu-Test-tensorflow-gpu-8881 Docker 参考链接： https://tensorflow.google.cn/install/docker#gpu_support ...（docker gpu support） https://hub.docker.com/r/tensorflow/tensorflow/tags?...https://tensorflow.google.cn/install/source （源码编译安装） https://tensorflow.google.cn/overview/ （tensorflow 平台介绍和学习
VMware 作为虚拟化与云原生技术的领导者，在 GPU 算力资源池化领域也是一直处于领先地位，针对不同使用场景有对应的 GPU 资源池化方案。...GPU 算力池化方式 优点 缺点 备注 GPU直通方式 GPU独占模式，运算功能强 GPU资源浪费；不支持共享GPU资源；不支持vMotion 支持虚拟机，vsphere with Tanzu方案 vGPU...VMware vSphere Bitfusion与 Kubernetes 在资源管理调度平台上，Kubernetes 已成为事实标准。...GPU 资源也是通过该方式提供。...TKG通过 Bitfusion device plugin插件，实现对 Bitfusion GPU 资源池的远程调用，实现GPU的算力资源的灵活使用。
基于WP，准备建立以PGC为主UGC为辅的资源分享社群。...技术方面 主要涉及到的难点是： 支付接口开发和使用 视频资源上传与权限配置 支付方面，我用上了支付宝和微信支付前段时间申请好的接口，顺便借这个机会了解和学习了一些支付平台的网站支付的开发。...支付宝大概是： 配置接口认证信息和异步&同步回调地址 发送请求到平台接口 客户端跳转支付界面 支付成功 客户端回调到同步地址 平台POST返回异步地址 同步地址展示支付状态信息并跳转原网站 异步地址处理业务逻辑...微信大概是： 配置接口认证信息和异步回调地址 发送请求到平台接口 客户端展示生成的二维码 开始循环请求支付状态 状态改变，支付成功 客户端跳转到原网站 平台POST返回异步地址 异步地址处理业务逻辑...使用了 DogeCloud 的播放 Token 来限制付费视频资源的观看，加密算法使用了它的 Demo ↑视频文章页面鉴权 顺便还重新写了写小半的收藏功能加在了视频播放页面，前端全部使用了jquery
关键字：REX，资源交易，资源租赁，系统费用，bancor，成熟期，EOS，eosio.system，voting EOSIO 智能合约在v1.6.0版本增加了一个system合约使用的例子，可提供...EOS资源交易。...REX介绍 按照设计思路，REX是链上的主币持有者参与的一个CPU和网络资源租赁市场，参与者可以通过买卖REX池中的REX币来借出或收回他们的现有资源。...（九）REX租赁 REX租赁就是通过REX来租赁资源，包括CPU，NET资源。 rentcpu：一个用户可以作为reveiver通过rentcpu动作获得对应支付主币数量的CPU资源。...资源贷款期限是30天，到期时会从receiver的资源中减去对应的抵押金额total_staked。
为了实现这一项目，Coolwulf 搭建了一个 50 块 GPU 的集群。 CoolWulf 对于 Neuralrad 的介绍 去年的时候，我一个在芝加哥比我小几级的南京大学校友去世了。...为了做成这件事情，我在本地搭建了一个 50 个 Nvidia Geforce GTX 1080 Ti 的 GPU cluster, 这是搭成之后的硬件: ? ?
GPU 的虚拟化解决方案通常存在一些不足: GPU计算力未得到充分利用 无法较好的隔离GPU资源或无法动态的调整资源隔离粒度 只能使用本地的GPU资源 应用程序调度困难 Bitfusion 是...Bitfusion 使得 GPU 可以像计算资源一样被抽象、分区、自动化和共享。...另一方面，Kubernetes 已经成为事实上的部署和管理机器学习工作负载的平台，但 Kubernetes 没有提供一种原生方式来使用 Bitfusion 的远程 GPU 池。...Kubernetes 需要一种友好的方式来使用 Bitfusion GPU 资源: 支持资源管理 支持GPU池管理 我们开发了一个 Bitfusion 的 device plugin，并且开源了相关代码...所以当这个 pod 请求 1张 GPU 设备的 8000MB 显存时，相当于申请了1张 GPU 卡的 50% 的算力，因此对于 bitfusion.io/gpu 资源的配额的占用是50。
背景 Slurm集群一般是由一个主节点（master）和各个带有GPU资源的子节点组成的，每次要想使用GPU需要通过主节点跳转到子节点。...那么如果我们想使用jupyter使用子节点的GPU应该怎么做呢？ 我有试过连接子节点后直接运行jupyter命令，然后再本地电脑上打开127.0.0.1:8888/token?=***，但是总是失败。...废话不多说，直接看如下教程： 方法 新建一个终端连接集群中的某个节点,假设节点名是v100 假设你已经远程连接到你的集群的master节点，然后执行以下命令进入某个指定的带有GPU资源的节点 srun
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