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

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

行动装置的热潮持续不退,各大手机制造商除了想尽办法推出外型酷炫的行动装置设备来吸引消费者的目光之外,更在行动应用处理器玩起多核心的「核」战争,无非是希望能够带给消费者更优异的效能新体验.然而,随着消费者开始将以往依赖桌上型电脑的使用习惯,陆续转移到行动装置设备实现,单一的功能诉求已经不能满足现今消费者的操作习惯. 附图 : ARM:行动GPU往PC GPU效能迈进 BigPic:550x591为了要因应这些高画质影音播放以及复杂的游戏图像处理等需求,若想要单靠行动装置处理器来完成这些使命,恐怕不

GPU编解码:GPU硬解码---DXVA 一.DXVA介绍 DXVA是微软公司专门定制的视频加速规范,是一种接口规范.DXVA规范制定硬件加速解码可分四级:VLD,控制BitStream;IDCT,反余弦变换;Mocomp,运动补偿,Pixel Prediction;PostProc,显示后处理.其中,VLD加速等级最高,所以其包含IDCT.MoCoopm和PostProc;IDCT加速次之,包含MoCoopm和PostProc;最后MoComp加速仅包含PostProc.一款显卡芯片在硬件支持

持续监控GPU使用情况命令: $ watch -n 10 nvidia-smi1一.指定使用某个显卡如果机器中有多块GPU,tensorflow会默认吃掉所有能用的显存, 如果实验室多人公用一台服务器,希望指定使用特定某块GPU.可以在文件开头加入如下代码: import osos.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID"os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = &qu

GPU程序缓存 翻译文章: GPU Program Caching 总览 / 为什么 因为有一个沙盒, 每一次加载页面, 我们都会转化, 编译和链接它的GPU着色器. 当然不是每一个页面都需要着色器, 合成器使用了一些着色器, 这些着色器需要为tab选项卡重新渲染. 我们应该去缓存一些之前的缓存程序, 并在重新需要的时候, 直接使用他们. 我们通过一个GPU缓存完成这项缓存, 这里会使用基于内存, 或者磁盘的缓存来加速这一过程. 缓存等级 内存缓存(In-Memory Cache) 由于磁盘的访

版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明.本文链接:https://blog.csdn.net/Answer3664/article/details/98992409参考: https://pytorch.org/docs/stable/nn.html https://github.com/apachecn/pytorch-doc-zh/blob/master/docs/1.0/blitz_data_parallel_tutorial

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

本系列会介绍OpenStack 企业私有云的几个需求: 自动扩展(Auto-scaling)支持 多租户和租户隔离 (multi-tenancy and tenancy isolation) 混合云(Hybrid cloud)支持 主流硬件支持.云快速交付 和 SLA 保证 大规模扩展性支持 私有云外围环境支持(包括支持CDN .商业SDN控制器.防火墙和VPN/专线等) 良好的可使用性(用户和运维 Dashboard 等) 向上扩展性(PaaS 和 SaaS 等支撑) 企业数据中心IT环境支持

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

catalog . OpenCL . Linux DMA(Direct Memory Access) . GPU rootkit PoC by Team Jellyfish . GPU keylogger . DMA Hack 1. OpenCL OpenCL(Open Computing Language)是第一个面向异构系统通用目的并行编程的开放式.免费标准,也是一个统一的编程环境,便于软件开发人员为高性能计算服务器.桌面计算系统.手持设备编写高效轻便的代码,而且广泛适用于多核心处理器(CP

转自:http://luofl1992.is-programmer.com/posts/38830.html CUDA编程中,习惯称CPU为Host,GPU为Device.编程中最开始接触的东西恐怕是并行架构,诸如Grid.Block的区别会让人一头雾水,我所看的书上所讲述的内容比较抽象,对这些概念的内容没有细讲,于是在这里作一个整理. Grid.Block和Thread的关系 Thread  :并行运算的基本单位(轻量级的线程)Block   :由相互合作的一组线程组成.一个block中的th

前言 GPU 是如何实现并行的?它实现的方式较之 CPU 的多线程又有什么分别? 本文将做一个较为细致的分析. GPU 并行计算架构 GPU 并行编程的核心在于线程,一个线程就是程序中的一个单一指令流,一个个线程组合在一起就构成了并行计算网格,成为了并行的程序,下图展示了多核 CPU 与 GPU 的计算网格: 二者的区别将在后面探讨. 下图展示了一个更为细致的 GPU 并行计算架构: 该图表示,计算网格由多个流处理器构成,每个流处理器又包含 n 多块. 下面进一步对 GPU 计算网格中的一些概念

最近在学一门课,叫做“C++与并行计算”.要用到多CPU(进程)并行的原理,实现语言是C++的MPI接口.联想到上学期用到CUDA C/C++来做并行计算,就对这两门语言做一个总结,分享下自己关于并行计算的认识. 1 并行计算的基本原理 并行计算一般有两个维度,一个是指令(Instruction)或程序(Program),另一个是数据(Data).这样,就可以归纳出各种并行模式(S代表Single,M代表Multiple). 除了SISD,其他几个都算是并行计算方法.这里重点介绍下SPMD. S

博主因为工作其中的须要,開始学习 GPU 上面的编程,主要涉及到的是基于 GPU 的深度学习方面的知识.鉴于之前没有接触过 GPU 编程.因此在这里特地学习一下 GPU 上面的编程. 有志同道合的小伙伴,欢迎一起交流和学习.我的邮箱: caijinping220@gmail.com .使用的是自己的老古董笔记本上面的 Geforce 103m 显卡,尽管显卡相对于如今主流的系列已经很的弱,可是对于学习来说.还是能够用的.本系列博文也遵从由简单到复杂,记录自己学习的过程. 0. 文件夹 GPU 编

遇见C++ AMP:在GPU上做并行计算 Written by Allen Lee I see all the young believers, your target audience. I see all the old deceivers; we all just sing their song.– Marilyn Manson, Target Audience (Narcissus Narcosis) 从CPU到GPU 在<遇见C++ PPL:C++的并行和异步>里,我们介绍了如何使用

原文链接: http://www.opencv.org.cn/opencvdoc/2.3.2/html/doc/tutorials/gpu/gpu-basics-similarity/gpu-basics-similarity.html 代码中有错误,关于GpuMat OpenCV代码中没有对其进行操作符运算的重载,所有编译的时候有错误.对于GpuMat的运算只能调用相关函数才行,后面我嫌麻烦就没有重写 <span style="font-size:18px;">// PS

The OpenCV GPU module is a set of classes and functions to utilize GPU computational capabilities. It is implemented using NVIDIA* CUDA* Runtime API and supports only NVIDIA GPUs. 1.      getCudaEnableDeviceCount:returns the number of installed CUDA-

KVMGT-kernel是Intel开源技术01.org推出的一项完整的GPU虚拟化解决方案,在KVM和XEN的基础上实现.本文档对该技术进行相应测试,让大家有个基本参考和了解.KVMGT-kernel目前支持虚机系统包含win7 32,64位,win8.1 ubuntu,centos . 首先来看下GPU虚拟化实现方式.(下图来自Intel)第一种是实例调用api来实现虚拟化,这种方式即不能完全发挥GPU的性能,而且通过api调用实现的性能也非常低.第二种虽然能通过DRIVER来获取GPU的性

(一)  背景资料 GPU就是图形处理器,是Graphics Processing Unit的缩写.电脑显示器上显示的图像,在显示在显示器上之前.要经过一些列处理,这个过程有个专有的名词叫"渲染" ,曾经计算机上是没有GPU的,都是通过CPU来进行"渲染"处理的,这些涉及到"渲染"的计算工作很耗时.占用了CPU的大部分时间.之后出现了GPU,是专门为了实现"渲染"这样的计算工作的.用来将CPU解放出来,GPU是专为运行复杂的数

作者:Sammy Liu 刘世民 本系列会介绍OpenStack 企业私有云的几个需求: GPU 支持 自动扩展(Auto-scaling)支持 混合云(Hybrid cloud)支持 物理机(Bare metal)支持 CDN 支持 企业负载均衡器(F5)支持 大规模扩展性(100个计算节点)支持 商业SDN控制器支持 1.3 在虚机内使用 GPU 的几种方式 (GPU 虚拟化) 1.3.1 集中 GPU 虚拟化实现技术 (1)API Remoting (远程API) 远程API 方法分为前端