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从 CPU 切换到 GPU 进行纽约出租车票价预测

显着改善处理时间的最佳方法之一是（如果您还没有的话）从 CPU 切换到 GPU。感谢 Andrew NG 和 Fei-Fei Li 等先驱，GPU 因在深度学习技术方面表现特别出色而成为头条新闻。...这里我只选择了一个 GPU，但您可以根据需要选择多个。这仍然给我们留下了为什么数据科学从业者对使用 GPU 犹豫不决的原因 3。数据科学已经是许多领域的一个领域。...所以我对其进行了测试，仅使用基于 CPU 的 Python 库导入、清理、过滤、特征化，并使用纽约出租车的行程数据训练模型。然后我用相应的 NVIDIA 库替换了 CPU 库，但保留了它们绑定的名称。...第一个比较 GPU 和 CPU 之间在较短任务上花费的秒数。如您所见，CPU 和 GPU 运行时之间的比例实际上并不相同。接下来让我们检查运行时间较长的任务的运行时间（以秒为单位）。...结论 GPU 不仅用于深度学习，还具有 RAPIDS 库 GPU 可用于加速完整的端到端数据科学生命周期的性能，而对所有数据科学家都知道和喜爱的 CPU 库进行最少的更改。

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DCGM:监控Kubernetes集群的GPU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...1.2 NVIDIA DCGM NVIDIA DCGM是用于管理和监控基于Linux系统的NVIDIA GPU大规模集群的一体化工具。...Prometheus、kube-state-metrics及node_exporter一起部署，以获取Kubernetes API对象的集群指标和CPU利用率等节点指标。...文档中包含了设置Kubernetes集群的步骤。为了简洁起见，假定已经存在一个运行着NVIDIA软件组件的Kubernetes集群，例如，驱动程序、容器运行时和Kubernetes设备插件等。...在该篇文章中，为了简单起见，使用了单节点Kubernetes集群。

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NVIDIA GPU Cloud (NGC)集群使用笔记

安装ngc命令 NGC集群的使用需要用到ngc命令行，安装方法如下：下载NGC CLI wget --content-disposition https://ngc.nvidia.com/downloads...run --name hyperbox --gpus all -it e34705793a75 --name test：表示将创建的container命名为 test --gpus all: 表示使用GPU

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TKE qGPU 通过 CRD 管理集群 GPU 卡资源

刘旭，腾讯云高级工程师，专注容器云原生领域，有多年大规模 Kubernetes 集群管理经验，现负责腾讯云 GPU 容器的研发工作。...在这种背景下，我们希望提供一种方案，可以让用户在 Kubernetes 集群中直观地统计和查询 GPU 资源的使用情况。...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 Device Plugin：根据 GPU 设备的硬件信息创建 GPU 对象，定期更新 GPU 设备的健康状态。...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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js算法之出租

<!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>Document...

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如何在Kubernetes集群中利用GPU进行AI训练

Pods不能共用同一块GPU，即使同一个Pod内不同的Containers之间也不能共用同一块GPU。这是Kubernetes目前对GPU支持最难以接受的一点。...因为一块PU价格是很昂贵的，一个训练进程通常是无法完全利用满一块GPU的，这势必会造成GPU资源的浪费。...让kubelet发现GPU资源并可被调度请确认Kubernetes集群中的GPU服务器已经安装和加载了NVIDIA Drivers，可以使用nvidia-docker-plugin来确认是否已加载Drivers.../nvidia-gpu为你想要使用的GPU数，通过设置为1就已经足够了，应该没多少训练场景一个worker需要独占几块GPU的。...训练参考如何落地TensorFlow on Kubernetes将TensorFlow跑在Kubernetes集群中，并且能创建Distributed TensorFlow集群启动训练。

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面向GPU集群的无状态LLM推理架构演进

今天，我们就来探讨如何将这一成熟思路迁移至GPU集群场景，探索无状态LLM推理架构的演进与落地之路。...通常一台CPU服务器含2个NUMA节点，而一台GPU服务器可搭载8块GPU，单台服务器的计算性能相差多个数量级。在当前LLM业务模型下，数据中心的算力需求已向GPU/NPU大幅倾斜。 2....这些方案虽提升了显存利用率，却未实现真正的无状态化——KV Cache作为核心状态数据仍依赖本地或近邻节点存储，直接限制了GPU集群的弹性扩展能力。...从FIO性能测试数据来看，GD2FS优势显著：在400G网卡的RDMA模式下，GPU与GD2FS集群的64M数据读取延迟仅1.6ms，1G数据读取延迟25ms；即使在TCP模式下，DDR与GD2FS集群的...最后全文梳理可见，从传统互联网后端的无状态演进，到AI场景下GPU集群推理的架构革新，每一次技术迭代都源于业务需求的驱动，以及行业对效率、成本的极致追求。

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NFT出租？格局打开了！

EIP-2615 简单逻辑想要实现 NFT 租赁，有一个问题必须解决——怎么在转移 NFT 使用权的同时，将 NFT 的所有权留在出租者手上。于是，EIP-2615 协议被提出来。

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EKS集群单个pod内多个容器如何共享GPU卡

现在很多企业会把自己的业务部署到eks集群上，其中有些深度学习业务会需要用到GPU资源，eks也是支持gpu部署的，但是因为eks存在一些局限性，不像tke有qgpu这类组件支持gpu共享。...但是很多时候，我们的一个pod会有多个容器，这些容器都需要用到gpu资源，如果给每个容器申请一张gpu卡，由于gpu资源比较昂贵，这样会极大的增加成本。...eks上一个pod就相当于一台微型的CVM资源，那么这里是否可以一个pod申请一张GPU卡，然后pod内的多个容器共享这一张GPU卡呢？下面我们说说如何配置多个容器共享pod的GPU卡。.../gpu-type: T4 labels: k8s-app: gpu-test1 qcloud-app: gpu-test1 spec: containers.../gpu: "1" requests: nvidia.com/gpu: "1"多容器共享gpu配置，配置环境变量NVIDIA_VISIBLE_DEVICES，容器设置为特权模式 env

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Kubernetes集群中GPU共享调度与拓扑感知优化实战

GPU资源管理深度剖析 (1) 资源碎片化本质在千卡级集群中，资源碎片化导致GPU利用率不足30%的根本原因在于：图解：资源碎片化的双重成因 (2) 拓扑失配成本模型 NVLink与PCIe的性能差异对训练效率的影响可通过公式量化...GPU共享架构深度实现 (1) 设备插件核心架构 // 共享GPU设备插件状态机 type GPUPluginState int const ( StateInit GPUPluginState...: visited = set() queue = deque([(start_gpu, [start_gpu])])...gpu_mem_try_charge(size, gmem)) { printk(KERN_WARNING "GPU mem overlimit: pid=%d usage=%ld limit...大规模集群性能验证测试环境：集群规模：32节点（256×A100-80GB）网络架构：Quantum-2 InfiniBand HDR 测试负载：计算机视觉：ResNet-50/ResNet-

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Java房屋出租系统

房屋出租系统-需求实现基于文本界面的《房屋出租软件》。...能够实现对房屋信息的添加、修改和删除（用数组实现），并能够打印房屋明细表房屋出租系统-界面项目界面- 主菜单项目界面- 新增房源项目界面- 查找房源项目界面- 删除房源项目界面- 修改房源...项目界面- 房屋列表项目界面- 退出系统房屋出租系统-设计(!!)...了解Utility 类的使用测试Utility 类项目功能实现-完成House 类编号房主电话地址月租状态(未出租/已出租 package com.hspedu.houserent.domain...; /** * House的对象表示一个房屋信息 */ public class House { //编号房主电话地址月租状态(未出租/已出租) private

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图神经网络CPU-GPU集群训练优化方案

图神经网络CPU-GPU集群训练优化方案在测试中，新方法的训练速度比前代技术快15到18倍。...为了优化计算资源的使用并扩展到非常大的图，我们将这些组件在CPU和GPU之间划分。分布式KVStore和图存储使用CPU内存，CPU生成小批量。训练器将小批量数据读入GPU进行小批量计算。...，以利用GPU的计算能力。...我们尽可能多地将阶段保持在GPU上以利用GPU的计算能力，同时将小批量采样阶段放在另一个线程的CPU中。这使我们能够重叠GPU中的小批量计算和CPU中的小批量采样。...性能比较通过这些优化，DistDGLv2可以在CPU和GPU集群中有效地执行分布式GNN训练。我们在具有各种GNN工作负载的g4dn.metal实例集群上展示了DistDGLv2的效率。

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Slurm集群下如何远程连接Jupyter并使用GPU资源？

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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如何破解GPU集群集合通信路径的“黑盒”难题？

以GPT、LLaMA为代表的千亿参数级模型，依赖分布式GPU集群进行并行计算，而集群中GPU服务器间的数据通信效率直接决定了训练任务的吞吐量和稳定性。...在典型的智算集群中，GPU服务器通过NVIDIA NCCL（Collective Communication Library）等集合通信库实现跨节点数据同步，同时结合RDMA（如RoCE）网络技术降低传输延迟...GPU服务器配置不足？还是网络传输路径的次优选择？...EPS通过实时解析集合通信库的底层运行状态，将隐蔽的通信路径、GPU与网卡状态等信息可视化，并提供智能路由推荐，帮助用户快速优化集群性能。EPS的三大核心功能1....通信环可视化自动解析NCCL等库生成的通信链路信息，将GPU间数据流向、网卡负载、带宽利用率等关键指标以拓扑图形式呈现，直观暴露潜在瓶颈（如单点拥塞、链路不对称）。2.

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教程 | 如何使用Kubernetes GPU集群自动训练和加速深度学习？

Kubernetes GPU 集群配置，并且提供一些有用的脚本和.yaml 文件，它们可以给你提供全部配置。...这是一篇实践教程，是关于怎样设置我们自己的 Kubernetes GPU 集群来提升工作速度的。...主要思想：即用一个小 CPU 作为主控节点（master node）来控制一个集群的 GPU-工作节点（GPU-worker nodes）。...3.1 将 GPU 支持添加到 Kubeadm 配置中，这个时候集群是没有初始化的。这一步需要在集群每一个节点的机器中完成，即使有一些没有 GPU。...3.1 将 GPU 支持添加到 Kubeadm 配置中，这个时候集群是没有初始化的。这一步需要在集群的每一个节点中完成，即使有一些没有 GPU。

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【GPLT】L1-027 出租

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MapReduce:出租车数据案例

JB.setInputFormatClass(TextInputFormat.class); TextInputFormat.addInputPath(JB,new Path("E:\\出租车数据...JB.setOutputValueClass(Text.class); boolean exists = fileSystem.exists(new Path("E:\\出租车数据...\\Out")); if (exists){ fileSystem.delete(new Path("E:\\出租车数据\\Out"),true);...\\Out")); if (exists){ fileSystem.delete(new Path("E:\\出租车数据\\Out"),true);...\\Out")); if (exists){ fileSystem.delete(new Path("E:\\出租车数据\\Out"),true);

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TKE集群ubuntu 16.04节点更新GPU驱动和CUDA Toolkit

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基于 LLM 的 AI OPS 探索系列 - 搭建支持 GPU 的 Kubernetes 集群

背景在本次 workshop 中，我们介绍了如何使用 K3S 在 AWS 上设置支持 GPU 的 Kubernetes 集群，安装 NVIDIA 驱动和插件，以及部署验证测试运行 GPU 工作负载。...GPU 计算资源，确保您的 Kubernetes 集群能够识别并正确配置 GPU 是至关重要的。...其主要目的是使容器能够访问 GPU 资源，从而加速深度学习、科学计算和其他 GPU 加速的任务。主要功能：为容器提供对 GPU 资源的访问。...nvidia-device-plugin nvidia-device-plugin 是一个 Kubernetes 插件，用于在 Kubernetes 集群中管理和分配 NVIDIA GPU 资源。...测试 GPU 基准和 CUDA 任务验证 GPU RuntimeClass 是否被正确创建 kubectl get RuntimeClass | grep nvidia 验证K3S 集群 GPU Node

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单机《星际争霸2》AI，不用GPU集群，支持多种训练环境

Reaver 对于不具备 GPU 集群的人非常友好，正如作者在 Github 库里介绍所说， “虽然开发是研究驱动的，但 Reaver API 背后的理念类似于《星际争霸II》游戏本身——新手可以用，领域专家也能从中获得东西...以下是 Reaver 在不同小型游戏中训练花费的时间：综上，就算 DefeatRoaches 花了 150 小时，但考虑到硬件只是一台笔记本（英特尔酷睿 i5-7300HQ，4核 + GTX 1050 GPU

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Java房屋出租系统

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