随着全球各大企业开始广泛采用Kubernetes,我们看到Kubernetes正在向新的阶段发展.一方面,Kubernetes被边缘的工作负载所采用并提供超越数据中心的价值.另一方面,Kubernetes正在驱动机器学习(ML)和高质量.高速的数据分析性能的发展. 我们现在所了解到的将Kubernetes应用于机器学习的案例主要源于Kubernetes 1.10中一个的功能,当时图形处理单元(GPUs)成为一个可调度的资源--现在这一功能处于beta版本.单独来看,这两个都是Kubernetes

如今大数据和机器学习已经有了很大的结合,在机器学习里面,因为计算迭代的时间可能会很长,开发人员一般会选择使用 GPU.FPGA 或 TPU 来加速计算.在 Apache Hadoop 3.1 版本里面已经开始内置原生支持 GPU 和 FPGA 了.作为通用计算引擎的 Spark 肯定也不甘落后,来自 Databricks.NVIDIA.Google 以及阿里巴巴的工程师们正在为 Apache Spark 添加原生的 GPU 调度支持,该方案填补了 Spark 在 GPU 资源的任务调度方面的空白

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

GPU的硬件结构,也不是具体的硬件结构,就是与CUDA相关的几个概念:thread,block,grid,warp,sp,sm. sp: 最基本的处理单元,streaming processor  最后具体的指令和任务都是在sp上处理的.GPU进行并行计算,也就是很多个sp同时做处理 sm:多个sp加上其他的一些资源组成一个sm,  streaming multiprocessor. 其他资源也就是存储资源,共享内存,寄储器等. warp:GPU执行程序时的调度单位,目前cuda的warp的大小

这篇文章涉及mesos如何在原生的mesoscontainerizer和docker containerizer上支持gpu的,以及如果自己实现一个mesos之上的framework capos支持gpu调度的实现原理,(capos是hulu内部的资源调度平台 refer to https://www.cnblogs.com/yanghuahui/p/9304302.html). mesos slave在启动的时候需要初始化containerizer的resource,包含cpu/mem/gpu

OpenPAI:大规模人工智能集群管理平台 2018年5月22日,在微软举办的“新一代人工智能开放科研教育平台暨中国高校人工智能科研教育高峰论坛”上,微软亚洲研究院宣布,携手北京大学.中国科学技术大学.西安交通大学和浙江大学四所国内顶尖高校共建新一代人工智能开放科研教育平台,以推动中国人工智能领域科研与教育事业的发展.作为由微软亚洲研究院为该平台提供的三大关键技术之一,Open Platform for AI(OpenPAI)也备受瞩目. 事实上,随着人工智能技术的快速发展,各种深度学习框架层出

目录 文章目录 目录 显卡 GPU GPU 与深度学习 GPU 与 CPU 体系结构的区别 GPU 显存与 CPU 主存的区别 GPU 与 CPU 之间的数据交互方式 GPU 的体系结构 GPU 的工作原理 GPU 的关键参数 CUDA 编程模型 CUDA 的架构 CUDA 的核心概念 CUDA 的工作原理 云主机显卡的实现方式 虚拟显卡 物理显卡直通 物理显卡虚拟化 KVM 虚拟机通过 PCI Pass-through 使用 NVIDIA 显卡 显卡 显卡(Video card.Display

Ref: Spark3.0 preview预览版尝试GPU调用(本地模式不支持GPU) 预览版本:https://archive.apache.org/dist/spark/spark-3.0.0-preview/ Ref: Apache Spark3.0什么样?一文读懂Apache Spark最新技术发展与展望 2. Accelerator Aware Scheduling Spark依赖Accelerator Aware Scheduling来感知GPU计算资源,从而调度深度学习任务.实际上

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

GPU 管理和 Device Plugin 工作机制 本文将主要分享以下几个方面的内容: 需求来源 GPU 的容器化 Kubernetes 的 GPU 管理 工作原理 课后思考与实践 需求来源 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. 经过三年的发展,AI 有了许许多多的落地场景,包括智能客服.人脸识别.机器翻译.以图搜图等功能.其实机器学习或者说是人工智能,并不是什

在 Yarn 上使用 GPU 前提 目前,Yarn 只支持 Nvidia GPU. YARN NodeManager 所在机器必须预先安装了 Nvidia 驱动器. 如果使用 Docker 作为容器的运行时上下文,需要安装 nvidia-docker 1.0(这是 Yarn 当前所能支持的版本). 配置 GPU 调度 在 resource-types.xml,添加如下配置 <configuration> <property> <name>yarn.resource-ty

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

作者 吕亚霖,2019年加入作业帮,作业帮架构研发负责人,在作业帮期间主导了云原生架构演进.推动实施容器化改造.服务治理.GO微服务框架.DevOps的落地实践. 简介 调度系统的本质是为计算服务/任务匹配合适的资源,使其能够稳定高效地运行,以及在此的基础上进一步提高资源使用密度,而影响应用运行的因素非常多,比如 CPU.内存.IO.差异化的资源设备等等一系列因素都会影响应用运行的表现.同时,单独和整体的资源请求.硬件/软件/策略限制. 亲和性要求.数据区域.负载间的干扰等因素以及周期性流量场景

作者 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. 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.在这种背景下,我们希望提供一种方案,可以让用户在 Kubernetes 集群中直观的统计和查询 GPU 资源的使用情况. 目标 在目前 TKE 共享

Theano 学习笔记(一) theano 为什么要定义共享变量? 定义共享变量的原因在于GPU的使用,如果不定义共享的话,那么当GPU调用这些变量时,遇到一次就要调用一次,这样就会花费大量时间在数据存取上,导致使用GPU代码运行很慢,甚至比仅用CPU还慢. 共享变量的类型必须为floatX 因为GPU要求在floatX上操作,所以所有的共享变量都要声明为floatX类型 shared_x = theano.shared(numpy.asarray(data_x, dtype=theano.co

1 引子 这些天公司一次次的软件发布节点忙的博主不可开交,另外还有其它的一些事也占用了很多时间.现在坐在电脑前,在很安静的环境下,与大家分享自己的OpenGL学习笔记和理解心得,感到格外舒服.这让我回忆起了童年时期的一些情景,在群山环绕的农村,方圆不足一两公里,当时感觉自己面对的世界好小,很想到去看看外面世界的精彩:上大学后就来到大城市了,至今算来也近十年了.现在看来外面的世界不见得比家乡好:地铁站.大街上,人们步履匆匆,争分按秒:食品安全问题.生活买房压力……让我再次思考——大城市一定适合我吗

ROM介 FX_GF_A系列是具有官方风格的.稳定的.流畅的.省电的.新功能体验的.最悦耳音效体验的ROM. FX_GF_A更新日志 ☆ GF_3.9.4 更新信息 ☆ 更新播放器 ☆ 更新adsp数据 ☆ 更新部分Z2音频数据 ☆ 改动脚本 ☆ 修正可换锁屏壁纸 ☆ GF_3.9.3 更新信息 ☆ 更新播放器桌面插件2.0.A.0.54 ☆ 调整录音文字显示 ☆ 增加新版日历带农历12.0.A.0.23 ☆ 更新播放器8.3.A.0.7 ☆ 更新相冊6.1.A.1.14 ☆ 调整均衡器 ☆ 改

tensorflow tensorflow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统,其命名来源于本身的运行原理.Tensor(张量)意味着N维数组,Flow(流)意味着基于数据流图的计算,TensorFlow为张量从图象的一端流动到另一端计算过程.TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统. tensorflow可在小到一部智能手机.大到数千台数据中心服务器的各种设备上运行.本文主要探讨的是tensorflow在大规模容器上运行的一

距离上一篇博客已经有点久了,中间忙的飞起,忽然发现很久没写了,这样不好,写一篇和工作无关的吧. 一直想搞清UE4距离场的原理,网上有几乎找不到任何有关UE4距离场实现的内容,加上上篇末说要写一个完全的Rendering过程,而UE4下有个距离场的渲染,刚好用来追踪理解UE4距离场,并顺便理下距离场的Rendering相关. 先说下我现在对UE4模型距离场比较浅显的认识,就是我们把场景里的所有不透明模型信息移植到GPU中,不同于我们直接看到的场景,是按照现实中的摆放,在距离场中,声明了一个3D纹理

如果说机器是人类手的延伸.交通工具是人类腿的延伸,那么人工智能就是人类大脑的延伸,甚至可以帮助人类自我进化,超越自我.人工智能也是计算机领域最前沿和最具神秘色彩的学科,科学家希望制造出代替人类思考的智能机器,艺术家将这一题材写进小说,搬上银幕,引发人们无限的遐想.然而,作为一门严肃的学科,人工智能在过去的半个多世纪中发展却不算顺利.过去的很多努力还是基于某些预设规则的快速搜索和推理,离真正的智能还有相当的距离,或者说距离创造像人类一样具有抽象学习能力的机器还很遥远.. 随着大数据和云计算的发展,

(转载:http://www.36dsj.com/archives/85383)机器学习与人工智能,相信大家已经耳熟能详,随着大规模标记数据的积累.神经网络算法的成熟以及高性能通用GPU的推广,深度学习逐渐成为计算机专家以及大数据科学家的研究重点.近年来,无论是图像的分类.识别和检测,还是语音生成.自然语言处理,甚至是AI下围棋或者打游戏都基于深度学习有了很大的突破.而随着TensorFlow.Caffe等开源框架的发展,深度学习的门槛变得越来越低,甚至初中生都可以轻易实现一个图像分类或者自动驾