作者 | 车漾  阿里巴巴高级技术专家 本文整理自<CNCF x Alibaba 云原生技术公开课>第 20 讲. 关注"阿里巴巴云原生"公众号,回复关键词"入门",即可下载从零入门 K8s 系列文章 PPT. 导读:2016 年,随着 AlphaGo 的走红和 TensorFlow 项目的异军突起,一场名为 AI 的技术革命迅速从学术圈蔓延到了工业界,所谓 AI 革命从此拉开了帷幕.该热潮的背后推手正是云计算的普及和算力的巨大提升. 需求来源 经过近几…

根据 Gartner 对全球 CIO 的调查结果显示,人工智能将成为 2019 年组织革命的颠覆性力量.对于人工智能来说,算力即正义,成本即能力,利用 Docker 和 Kubernetes 代表云原生技术为 AI 提供了一种新的工作模式,将 GPU 机器放到统一的资源池进行调度和管理,这避免了GPU 资源利用率低下和人工管理的成本.因此,全球主要的容器集群服务厂商 Kubernetes 都提供了 Nvidia GPU 容器集群调度能力,但是通常都是将一个 GPU 卡分配给一个容器.这虽然可以实…

共享存储机制 k8s对有状态的容器应用或者需要对数据进行持久化的应用,在之前的篇章说过,可以将容器内的目录挂载到宿主机的容器目录或者emptyDir临时存储卷. 另外,k8s还开放了两个资源,分别是PersistentVolume(PV)和PersistentVolumeClaim(PVC), 这两个资源对象可允许k8s使用外部的存储设备. 比如在生产环境中有一个专门的文件服务器,那么就可以使用PV对文件服务器的资源进行定义,比如总共有多少容量等,然后用PVC对PV资源进行申请,申请多少容量,然…

背景 近来在研究k8s,学习到pv.pvc .storageclass的时候,自己捣腾的时候使用nfs手工提供pv的方式,看到官方文档大量文档都是使用storageclass来定义一个后端存储服务, 使用pvc来自动申请pv, 所以花了点时间研究了下glusterfs配合heketi如果为k8s动态提供存储. 环境 主机名 ip地址 角色 备注 master 192.168.16.10 k8s-master,glusterfs,heketi  heketi只需要一个节点部署就可以了. node0…

将所有相同型号显卡的node打上 相同的label kubectl label node ogs-gpu02 gpu_type=k20m 启动device plugin 和app 时: nodeSelector: gpu_type: k20m…

背景 qGPU 是腾讯云推出的 GPU 共享技术,支持在多个容器间共享 GPU卡,并提供容器间显存.算力强隔离的能力,从而在更小粒度的使用 GPU 卡的基础上,保证业务安全,达到提高 GPU 使用率.降低客户成本的目的. qGPU on TKE 依托腾讯云 TKE 对外开源的 Nano GPU 调度框架,可实现对 GPU 算力与显存的细粒度调度,并支持多容器共享 GPU 与多容器跨 GPU 资源分配.同时依赖底层强大的 qGPU 隔离技术,可做到 GPU 显存和算力的强隔离,在通过共享使用 GP…

写在前面 满世界的动画性能优化技巧,例如: 只允许改变transform.opacity,其它属性不要动,避免重新计算布局(reflow) 对动画元素应用transform: translate3d(0, 0, 0).will-change: transform等,开启硬件加速 动画元素尽量用fixed.absolute定位方式,避免reflow 对动画元素应用高一点的z-index,减少复合层数量 ...其它可能有用的规则 那么问题是:已经小心遵守这些规则了,为什么动画还会卡顿.跳帧?还能优化…

目录 一.导言 1.1 为何要了解GPU? 1.2 内容要点 1.3 带着问题阅读 二.GPU概述 2.1 GPU是什么? 2.2 GPU历史 2.2.1 NV GPU发展史 2.2.2 NV GPU架构发展史 2.3 GPU的功能 三.GPU物理架构 3.1 GPU宏观物理结构 3.2 GPU微观物理结构 3.2.1 NVidia Tesla架构 3.2.2 NVidia Fermi架构 3.2.3 NVidia Maxwell架构 3.2.4 NVidia Kepler架构 3.2.5 NV…

随着GPU的可编程性不断增强,GPU的应用能力已经远远超出了图形渲染任务,利用GPU完成通用计算的研究逐渐活跃起来,将GPU用于图形渲染以外领域的计算成为GPGPU(General Purpose computing on graphics processing units,基于GPU的通用计算).而与此同时CPU则遇到了一些障碍,CPU为了追求通用性,将其中大部分晶体管主要用于构建控制电路(比如分支预测等)和Cache,只有少部分的晶体管来完成实际的运算工作. CPU + GPU 是一个强大的…

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