问题描述:我有一个程序(app),需要用到显卡来跑.原本的部署方式 是直接修改程序的配置文件来指定要用到的显卡. 这是我服务器的显卡信息:总共3卡 分别是 0卡 ,1卡和2卡. [root@k8s-rancher1 etc]# nvidia-smi Sat Sep 4 12:50:17 2021 +-----------------------------------------------------------------------------+ | NVIDIA-SMI 460.84 D

最近在搞tensorflow的一些东西,话说这东西是真的皮,搞不懂.但是环境还是磕磕碰碰的搭起来了 其实本来是没想到用docker的,但是就一台配置较好电的服务器,还要运行公司的其他环境,vmware esxi用起来太费劲,还是算了. 环境: 系统:CentOS7 7.4 1708 显卡:Nvidia 1080Ti 下载所有需要的东东 1.docker-ce yum repo : https://download.docker.com/linux/centos/docker-ce.repo 2.

ubuntu18.04配置nvidia docker和远程连接ssh+远程桌面连接(一) 本教程适用于想要在远程服务器上配置docker图形界面用于深度学习的用户. (一)ubuntu18.04配置nvidia docker 配置环境:Ubuntu 18.04.1 LTS 第一步:安装显卡驱动和CUDA 安装显卡驱动和CUDA的教程网上有很多.本教程采用的是如下安装方式. 参考网址:https://blog.csdn.net/yjt1325/article/details/84641062 CU

ubuntu18.04配置nvidia docker和远程连接ssh+远程桌面连接(三) 本教程适用于想要在远程服务器上配置docker图形界面用于深度学习的用户. (三)配置远程桌面连接访问docker容器 第一步:配置远程桌面 开启容器:sudo nvidia-docker run-it -p 10000:22 ufoym/deepo:ssh bash 容器内依次输入如下指令: apt-get install xfce4 apt-get install xubuntu-desktop apt

在多线程下面,有时候会希望等待某一线程完成了再继续做其他事情,要实现这个目的,可以使用Windows API函数WaitForSingleObject,或者WaitForMultipleObjects.这两个函数都会等待Object被标为有信号(signaled)时才返回的.那么,什么是信号呢?简单来说,Windows下创建的Object都会被赋予一个状态量.如果Object被激活了,或者正在使用,那么该Object就是无信号,也就是不可用:另一方面,如果Object可用了,那么它就恢复有信号了

Docker(二十七)-Docker 清理占用的磁盘空间 https://www.cnblogs.com/zhuochong/p/10076599.html docker system docker network 一系列的docker 命令 感觉挺有裨益的 去年的时候还用过 一段时间不用 忘记的干干净净了. 1. docker system命令 docker system df命令,类似于Linux上的df命令,用于查看Docker的磁盘使用情况: docker system dfTYPE T

1. docker system命令 docker system df命令,类似于Linux上的df命令,用于查看Docker的磁盘使用情况: docker system dfTYPE TOTAL ACTIVE SIZE RECLAIMABLEImages 147 36 7.204GB 3.887GB (53%)Containers 37 10 104.8MB 102.6MB (97%)Local Volumes 3 3 1.421GB 0B (0%)Build Cache 0B 0B 可知,D

ubuntu18.04配置nvidia docker和远程连接ssh+远程桌面连接(二) 本教程适用于想要在远程服务器上配置docker图形界面用于深度学习的用户. (二)nvidia docker配置Deepo用于深度学习并配置ssh远程访问docker 第一步:拉取Deepo镜像 Deepo是一个几乎包含所有流行深度学习框架的Docker映像,拥有一个完整的可复制的深度学习研究环境.它涵盖了当前最流行的深度学习框架: theano,tensorflow,sonnet,pytorch,kera

安装环境: 1.centos7.3 2.NVIDIA Corporation GP106 [GeForce GTX 1060 6GB] 安装nvidia-docker a.安装docker 可参考centos7 安装docker b: # Install nvidia-docker and nvidia-docker-plugin wget -P /tmp https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker/releases/download/v1.0.1/nvidi

首先强调,我们实验室的机器是3.3w的机器,老板专门买来给我们搞深度学习,其中显卡是NVIDIA GeForce  GTX1080(最近新出的,装了两块),cpu是intel i7处理器3.3Ghz,主板华硕,两个480固态硬盘 ,内存16G,磁盘1T容量,这个配置真是没得说,刚买来2个礼拜,最近重装几次ubuntu,开机变得特别慢,不知道为什么,囧! ---------------------------------------------------------------分割线------

定位流程 先使用一些轻便的工具查看总体情况, 如果情况糟糕, 再使用重量级的工具 jstack       查看线程数是否过多 jstat -gc -gcutil 查看gc次数和时间是否过多, 各个分区中堆的实际大小.   FULL gc过多会造成STOP WORLD, 应用响应停顿. 考虑使用其他垃圾收集方式, CMS G1 ... jmap -histo 显示各个类的个数和占用内存大小,查看是否的确占用很大===> 如果确实很大, 可能需要-dump堆; 如果不大,可能不是堆内存的问题 -h

场景描述: 1. 服务器运行一段时间后,发现系统盘磁盘空间在不断增加,一开始的时候,不会影响系统,随着时间的推移,磁盘空间在不断增加,直到有一天你会发现系统盘剩余空间即将使用完,值得庆幸的是,如果您使用的云服务器,那么服务器支持资源动态扩容,但是如果是物理服务器,那么就要及时处理该问题了:不过话说回来,即便是云服务器支持在线磁盘空间扩容,这样的异常问题,也应及时处理,总不能,一到磁盘空间满的时候,就去扩容. 处理思路:     先以正常的问题定位思路来:(后续知道原理,可直接定位,命令如下: )

# 获取容器ID docker ps => 3b7fa46d9d43 # 根据容器ID获取对应的进程 docker top 3b7fa46d9d43 => 179733 # 查看进程占用的内存 top -p 179733 PID USER PR NI VIRT RES SHR S %CPU %MEM TIME+ COMMAND 179733 root 20 0 23.8g 4.2g 11108 S 2.7 6.6 79:20.32 java PID:进程的ID USER:进程所有者 PR:进程

@ 目录 前提 依赖环境 问题原因 解决方案 重写jar中的方法 原理 前提 本解决方案来源于网络,因解决自己需求,因此自行记录起来,如有侵权请联系我. 依赖环境 easypoi--依赖版本3.1.0 问题原因 easypoi源代码中创建图片的方法中,没有对图片合并单元格后计算单元格合并,仅仅是计算图片所在的一个单元格位置,因此只填充一个单元格. /** * 图片类型的Cell */ public void createImageCell(Cell cell, double height, St

采用maven打包时,发现速度超慢,打包一次5-10分钟或者更长时间过去了,严重浪费了一天的时间.因此整理了一下maven打包加速的问题.1.在maven打包中去掉, maven clean, maven eclipse两个阶段2.去掉打包时的-U 选项,减少检查snapshot 更新检查.3.单个项目将package选项改为  compile, 仅仅编译到指定的扩展,目录,不打包.       如果是多个项目,则需要package,选项4.增加  -Dmaven.compile.fork=tr

前言 好多人问我,这种基于大数据平台的xxxx的毕业设计要怎么做.这个可以参考之前写得关于我大数据毕业设计的文章.这篇文章是将对之前的毕设进行优化. 个人觉得可以分为两个部分.第一个部分就是基础的平台搭建.例如Hadoop集群.Kafka集群. 第二个部分就是上层应用的建设,例如基于大数据平台的数据分析,以及大屏展示之类的可视化应用.前者提供了基础平台能力,让整个设计加入大数据元素:后者提供了上层应用能力,主要是让别人明白你利用大数据平台做了什么. 前些日子闲得无聊,在一台虚拟机上基于docke

只需要在python脚本中添加两行代码: caffe.set_device(0) #使用第一块显卡 caffe.set_mode_gpu() #设为gpu模式 这样,就可以在默认显卡被占用(第一块显卡)时,选择其他显卡进行测试了.

昨天追踪EXT4文件系统的过程中出了点问题,就是找不到文件,于是试了一下追踪FAT32文件系统的,成功之后有了点信心,今天继续嗑EXT4文件系统,终于找到啦,记录一下. 操作系统:linux(centos 6.5) 文件系统:EXT4 工具:hexdump,windows自带计算器 参考资源:<数据重现-文件系统原理精解与数据恢复最佳实践>(马林 著) <基于EXT4文件系统的数据恢复方法研究>(徐国天) 题为<Ext4文件系统架构分析>的系列博客 题为< 深入理

介绍 我们知道,当浏览器关闭,或者网站重启的时候,会话就结束了.即Seesion就丢失了.(当Web.config配置文件改动,哪怕什么内容都不加,仅仅往配置文件中加一个空格都是改we.config变配置文件,改变配置文件网站就会重启.网站重启进程内的Session就会丢失,而进程外的Seeion不会丢失) 注意:我们知道Cookie与Session的关系. Cookie里保存的是SessionID  保存SessionID的这个Cookie是一个会话Cookie,会话Cookie一般就保存在本

写时复制,是一个解决内存复用的方法,就是你在php语言层,如$d=$c=$b=$a='value';把$a赋给另一个或多个变量,这时这个变量都只占用一个内存块,当其中一个变量值改变时,才会开辟另一个内存块来存储新的值.其实这也算一种引用,只不过这种引用当变量值的改变时消失. 做个测试 <?php xdebug_debug_zval(a);$b = $a;xdebug_debug_zval(a);$a="change value";xdebug_debug_zval(a); ?&g

安装环境:hp-Z440工作站.64位Ubuntu14.04(64位Ubuntu16.04).Cuda8.0.Cudnn5.1.Nvidia GeForce GT 705.Tesla K40c 本文可解决的问题:如何完全清空硬盘数据.Ubuntu系统启动U盘的制作.Ubuntu14.04系统安装.Ubuntu系统无线上网环境配置.NVIDIA驱动的安装.Cuda8.0环境安装与配置.Cudnn 5.1的安装及配置. 经过:由于项目需要,我们需要在Ubuntu系统上搭建tensorflow版的fa