一,nvidia K80驱动安装 1,  查看服务器上的Nvidia(英伟达)显卡信息,命令lspci |grep NVIDIA 2,  按下来,进行显卡驱动程序的安装,驱动程序可到nvidia的官网进行下载,网址为https://www.nvidia.com/Download/index.aspx?lang=en-us,安装完成之后,查看版本:NVIDIA-SMI 410.48,运行nvidia-smi可获得此信息.     ***如果nvidia-smi很慢,可先执行一次nvidia-per

背景 作者:DeepLearningStack,阿里巴巴算法工程师,开源TensorFlow Contributor] 使用GPU训练时,一次训练任务无论是模型参数还是中间结果都需要占用大量显存.为了避免每次训练重新开辟显存带来计算之外的开销,一般框架的做法是在真正的训练任务开始前,将每个节点的输入和输出,以及模型参数的shape计算出来并全局开辟一次,例如Caffe就是这种做法.随着深度学习模型的发展和迭代,不仅模型训练的数据shape可能发生变化,就连模型本身在训练过程中也可能发生变化,那么

上一篇随笔整理了一下逐行扫描型Memory LCD的显存管理与emWin移植,这篇就整理一下分页型Memory LCD显存管理与emWin移植. //此处以SSD1306作为实例 //OLED的显存//存放格式如下.//[0]0 1 2 3 ... 127    //[1]0 1 2 3 ... 127    //[2]0 1 2 3 ... 127    //[3]0 1 2 3 ... 127    //[4]0 1 2 3 ... 127    //[5]0 1 2 3 ... 127  

0.目录 整体架构目录:ASP.NET Core分布式项目实战-目录 k8s架构目录:Kubernetes(k8s)集群部署(k8s企业级Docker容器集群管理)系列目录 一.感谢 在此感谢.net core社区的帮助.感谢. 二.系列部署目录 0.部署环境规划 1.自签TLS证书及Etcd集群部署 2.flanneld网络介绍及部署 3.部署master/node节点组件及WebUI 4.服务发现DNS部署.nfs数据卷 5.k8s集群监控(heapster+InfluxDB+Grafana

0.前言 整体架构目录:ASP.NET Core分布式项目实战-目录 k8s架构目录:Kubernetes(k8s)集群部署(k8s企业级Docker容器集群管理)系列目录 一.环境规划 软件 版本 Linux CentOS7 18.04 Kubernetes 1.9(也适用1.10) Docker 18.06-ce etcd 3.0 服务 IP 组件 master01 192.168.161.151 kube-apiserver kube-controller-manager kube-sch

0.前言 整体架构目录:ASP.NET Core分布式项目实战-目录 k8s架构目录:Kubernetes(k8s)集群部署(k8s企业级Docker容器集群管理)系列目录 一.服务器设置 1.把每一个服务器的selinux 设置为 disabled 设置方式: vi  /etc/selinux/config 将 SELINUX=disabled,然后保存,然后 执行命令: setenforce 0,使之生效. 2.同步每一台服务器的时间(此步骤很重要,会影响后面的软件环境运行) 3.每一台服务

0.前言 整体架构目录:ASP.NET Core分布式项目实战-目录 k8s架构目录:Kubernetes(k8s)集群部署(k8s企业级Docker容器集群管理)系列目录 一.flanneld介绍 flannel是CoreOS提供用于解决Dokcer集群跨主机通讯的覆盖网络工具.它的主要思路是:预先留出一个网段,每个主机使用其中一部分,然后每个容器被分配不同的ip:让所有的容器认为大家在同一个直连的网络,底层通过UDP/VxLAN等进行报文的封装和转发. 引用官方给出的图片 那么一条网络报文是

0.前言 整体架构目录:ASP.NET Core分布式项目实战-目录 k8s架构目录:Kubernetes(k8s)集群部署(k8s企业级Docker容器集群管理)系列目录 1.部署master组件 master 服务器的组件有:kube-apiserver.kube-controller-manager.kube-scheduler 因此需要下载k8s master,下载地址:https://github.com/kubernetes/kubernetes/blob/master/CHANGE

显卡使用的内存分为两部分,一部分是显卡自带的显存称为VRAM内存,另外一部分是系统主存称为GTT内存(graphics translation table和后面的GART含义相同,都是指显卡的页表,GTT 内存可以就理解为需要建立GPU页表的显存).在嵌入式系统或者集成显卡上,显卡通常是不自带显存的,而是完全使用系统内存.通常显卡上的显存访存速度数倍于系统内存,因而许多数据如果是放在显卡自带显存上,其速度将明显高于使用系统内存的情况(比如纹理,OpenGL中分普通纹理和常驻纹理). 某些内容是必

因为Memory LCD 的特性,不能设置像素坐标,只能用缓存整体刷新. 所以对于Memory LCD来说,emWin移植仅与打点函数有关,这里用Sharp Memory LCD(ls013b7dh03)作为实例. //LCD的显存,逐行扫描//存放格式如下.//[0]0 1 2 3 ... 16    //[1]0 1 2 3 ... 16    //[2]0 1 2 3 ... 16    //[3]0 1 2 3 ... 16    //[4]0 1 2 3 ... 16    //[5]

在运行上面的blog的Tensorflow小程序的时候程序我们会遇到一个问题,当然这个问题不影响我们实际的结果计算,但是会给同样使用这台计算机的人带来麻烦,程序会自动调用所有能调用到的资源,并且全占满,在自己的PC上没问题,但是在服务器上,问题就很大,因为一旦你运行程序,占满显存别人就不能再用了,解决方法是我们通常是给程序运行指定一块GPU,然后限制其使用比例: import tensorflow as tf import os os.environ[' #指定第一块GPU可用 config =

[精]从CPU架构和技术的演变看GPU未来发展 http://www.pcpop.com/doc/0/521/521832_all.shtml 显存与纹理内存详解 http://blog.csdn.net/pizi0475/article/details/8739557 GPU 与CPU的作用协调,工作流程.GPU整合到CPU得好处 http://blog.csdn.net/maopig/article/details/6803141 双剑合璧:CPU+GPU异构计算完全解析 http://bj

如何解决python进程被kill掉后GPU显存不释放的问题 1 重新开一个shell,然后输入: ps aux|grep user_name|grep python.所有该用户下的python程序就会显示出来(很多在用watch命令都不会显示的进程在这里可以看到): 2 然后再一个个用kill命令清理 两台Linux系统之间传输文件的几种方法 连接服务器shell窗口关闭导致程序中断,让程序在linux后台运行nohup - CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 nohup pytho

刚入门深度学习时,没有显存的概念,后来在实验中才渐渐建立了这个意识. 下面这篇文章很好的对GPU和显存总结了一番,于是我转载了过来. 作者:陈云 链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/31558973 来源:知乎 深度学习最吃机器,耗资源,在本文,我将来科普一下在深度学习中: 何为"资源" 不同操作都耗费什么资源 如何充分的利用有限的资源 如何合理选择显卡 并纠正几个误区: 显存和GPU等价,使用GPU主要看显存的使用? Batch Size 越大,程序越快

Python在用GPU跑模型的时候最好开多进程,因为很明显这种任务就是计算密集型的. 用进程池好管理,但是tensorflow默认情况会最大占用显存,尽管该任务并不需要这么多,因此我们可以设置显存的按需获取,这样程序就不会死掉了. 1. 按比例预留: tf_config = tensorflow.ConfigProto() tf_config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.5 # 分配50% session = tensorflo

简要介绍: docker是一个开源的应用容器引擎,开发者可以打包他们的应用以及依赖到一个容器中,发布到流行的liunx系统上,或者实现虚拟化. k8s是一个开源的容器集群管理系统,可以实现容器集群的自动化部署.自动扩缩容.维护等~ 一.虚拟化角度: 传统的虚拟技术,在将物理硬件虚拟成多套硬件后,需要再每套硬件上都部署一个操作系统,接着在这些操作系统上运行相应的应用程序. Docker容器内的应用程序进程直接运行在宿主机(真实物理机)的内核上,Docker引擎将一些各自独立的应用程序和它们各自的依

背景 docker:随着技术的不断迭代,开发环境的配置与部署越来越重要.Docker 是一个开源的应用容器引擎,让开发者可以打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的容器中,然后发布到任何流行的 Linux 机器上,有助于快速配置开发环境,加快系统部署.docker原生支持linux系统.但通过安装Docker Desktop可以实现在windows 下使用docker. vscode:号称宇宙最强代码编辑环境,凭借着免费,开源,轻量,跨平台的特点收获了一大批忠实粉丝.通过插件vscode可方便管理

文章目录 使用Docker Registry管理Docker镜像 1.使用Docker Hub管理镜像 1.1注册与登录 1.2创建仓库 1.3推送镜像 2. 使用私有仓库管理镜像 2.1 搭建私有仓库 2.2 将镜像推送到私有仓库 3.使用Maven插件构建Docker镜像 插件读取Dockerfile进行构建 一个完整的应用系统可能包含上百个微服务,并可能对应上百个镜像,如果考虑各个微服务的版本,那么可能会构建更多的镜像,那么如何管理这些镜像呢? 使用Docker Registry管理Doc

Docker是一个开源的应用容器引擎k8s是一个开源的容器集群管理系统这里我尽量用比较浅显的方式来说明k8s系统 一.k8s是如何管理的节点的呢:1.k8s 分master和node 2.master是整个集群的管理中心,在master上可以执行 kubectl get pod 等命令,来干预nod

关注「开源Linux」,选择"设为星标" 回复「学习」,有我为您特别筛选的学习资料~ 这篇文章主要介绍了k8s和Docker关系简单说明,本文利用图文讲解的很透彻,有需要的同学可以研究下 最近项目用到kubernetes(以下简称k8s,k和s之间有8个字母).虽然之前也有简单使用过,但最近发现k8s概念较多,命令也有些不够用了,故想借此机会写点东西,更全面认识并使用k8s.本篇文章目的:让你更全面了解k8s概念,以及学到在工作中常用的操作.整体更偏向于原理和应用.在正式开始k8s之前

10分钟看懂Docker和K8S,docker k8s 区别 2010年,几个搞IT的年轻人,在美国旧金山成立了一家名叫"dotCloud"的公司. 这家公司主要提供基于PaaS的云计算技术服务.具体来说,是和LXC有关的容器技术. LXC,就是Linux容器虚拟技术(Linux container) 后来,dotCloud公司将自己的容器技术进行了简化和标准化,并命名为--Docker. Docker技术诞生之后,并没有引起行业的关注.而dotCloud公司,作为一家小型创业企业,在