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

[干货]快速部署微软开源GPU管理利器: OpenPAI 介绍 不管是机器学习的老手,还是入门的新人,都应该装备上尽可能强大的算力.除此之外,还要压榨出硬件的所有潜力来加快模型训练.OpenPAI作为GPU管理的利器,不管是一块GPU,还是上千块GPU,都能够做好调度,帮助加速机器学习的模型训练过程. 关于什么是OpenPAI,请参考介绍视频:微软开源GPU集群管理利器. 本文提供了简化的OpenPAI安装步骤.如果有更复杂的安装要求或部署环境,请参考官网. 准备工作 环境要求如下: 推荐Ubu

========================================================== 安装openpai请参考这篇 https://www.cnblogs.com/jins-note/p/9673883.html ========================================================== 首先准备两台服务器(必须为Ubuntu16.04 Server),一台作为master,一台作为worker(master和worker

  介绍 不管是机器学习的老手,还是入门的新人,都应该装备上尽可能强大的算力.除此之外,还要压榨出硬件的所有潜力来加快模型训练.OpenPAI作为GPU管理的利器,不管是一块GPU,还是上千块GPU,都能够做好调度,帮助加速机器学习的模型训练过程. 关于什么是OpenPAI,请参考介绍视频:微软开源GPU集群管理利器. 本文提供了简化的OpenPAI安装步骤.如果有更复杂的安装要求或部署环境,请参考官网. 准备工作 环境要求如下: 推荐Ubuntu 16.04 LTS(暂不支持CentOS等其它

环境要求: 如果需要图形界面,需要在Ubuntu系统安装,否则centos系统安装时是没有问题的(web端和命令行进行任务提交) 安装过程需要有另外一台控制端机器(注意:区别于集群所在的任何一台服务器!!!),控制端和集群服务器确保ssh服务开通 集群中个节点的账户和密码确保一致 集群中每台服务器确保有sudo权限 安装服务器所在机器要能FQ,国内网络下载不了k8s镜像,如果翻不出去,请按照下表自行下载对应tag的镜像 gcr.io/google_containers/hyperkube v1.

产品渊源: 随着人工智能技术的快速发展,各种深度学习框架层出不穷,为了提高效率,更好地让人工智能快速落地,很多企业都很关注深度学习训练的平台化问题.例如,如何提升GPU等硬件资源的利用率?如何节省硬件投入成本?如何支持算法工程师更方便的应用各类深度学习技术,从繁杂的环境运维等工作中解脱出来?等等. 产品定位: 为深度学习提供一个深度定制和优化的人工智能集群管理平台,让人工智能堆栈变得简单.快速.可扩展. 产品优势: ● 为深度学习量身定做,可扩展支撑更多AI和大数据框架 通过创新的PAI运行环境

当配置有vGPU虚拟机发起License授权请求,授权服务器会根据License中所包含的GRID License版本,加载不同的vGPU驱动(普通驱动和专业Quodra卡驱动).目前vPC和vApp的License对应加载的都是普通的显示驱动. vGPU License服务器的工作原理 首先,我们一起先了解一下NVIDIA vGPU的内部架构.vGPU跟传统的GPU类似,具有固定数量的GPU帧缓冲器和一个或多个虚拟显示输出.在vGPU虚拟机被创建的时候,帧缓冲区就被分配到物理GPU的帧缓冲区中

介绍 本文介绍了使用Proxmox + DoraCloud,将一台图形工作站(配置有Tesla P4显卡)改造成一台桌面云主机.可以满足多个桌面用户同时使用3D应用的需求. 该方案适合于小型工作室.电商团队等小微团队的搭建5-15人的桌面云办公环境. 可以满足远程办公.信息安全.3D设计方面的需求.   准备条件 1.一台Dell T3640 工作站,配置 i7-10700,64G, 1TB SSD, Tesla P4卡. 2.一个启动U盘. 3.网络内有DHCP服务.   1.安装Proxmo

本文介绍如何为GTX1060显卡开启vGPU功能.消费级显卡不支持nvidia GRID vGPU功能.在2021年初,疫情激发了黑客的创作热情,给出了一个vgpu_unlock的补丁,可以让消费级显卡支持vGPU.但是vgpu_unlock 和 Proxmox 配合起来有好多坑. 首先,Proxmox 不在nvida vGPU的官方支持支持的hypervisor内,不是每个Proxmox 版本都能稳定的支持nvidia vgpu.我的上一篇文章<DoraCloud for Proxmox桌面云

准备环境 (个人使用记录,方便下次使用查阅~~) 首先保证PAI是登陆状态: 进入GitHub项目所在地址: https://github.com/Microsoft/pai/ 然后切换分支到  具体 使用文档再这里: https://github.com/Microsoft/pai/tree/pai-0.5.y/pai-fs 将代码clone下来后执行: `python pai-fs.py --config host=xxx.xxx.234.79 port=50070 user=root`(配

一.驱动软件准备:从nvidia网站下载驱动,注意,和普通显卡下载驱动地址不同. 按照ESXi对应版本不同下载不同的安装包.安装包内含ESXi主机驱动和虚拟机驱动. GPU显卡和物理服务器兼容查询:(重要:一定要查兼容,最近遇到一客户反馈安装驱动后运行nvidia-smi各种报错,最后查询是因为不兼容导致.)https://www.nvidia.com/zh-cn/data-center/resources/vgpu-certified-servers/ 二.安装显卡驱动 1.将驱动vib上传到

一.Dom0或者控制域 XenServer从安装上看起来像是一个Linux,所以有些同学认为XenServer就是Linux或者是Linux修改的.真实的XenServer和Linux的关系是这样的:XenServer不是Linux,但Dom0是Linux.之所以有这样的误区在于我们在安装好XenServer之后是通过Dom0这个特权用户空间进行控制和访问XenServer的,这个Dom0是经过自定义和优化过后的CentOS系统,自然我们看起来.用起来都感觉和Linux并无二致.而且XenSer

一.Xenopsd概述 Xenopsd是XenServer的虚拟机管理器. Xenopsd负责:启动,停止,暂停,恢复,迁移虚拟机:热插拔虚拟磁盘(VBD):热插拔虚拟网卡(VIF):热插拔虚拟PCI设备:设置VM控制台:运行的引导程序:设置QoS参数:配置SMBIOS表:处理事故等. 以下列出了完整的功能列表: 通用功能 可插拔的后端包括: XC:通过libxc和libxenguest驱动的Xen xenlight:通过libxenlight和libxc驱动的Xen libvirt的:通过li

先看下PHP的结构图:

Windows Server 2012 R2超级虚拟化之七  远程桌面服务的增强 在Windows Server 2012提供的远程桌面服务角色,使用户能够连接到虚拟桌面. RemoteApp程序.基于会话的桌面.通过远程桌面服务,用户可以从企业网络或互联网远程访问连接.在Windows Server 2012中,远程桌面服务提供的功能有:虚拟桌面基础架构( VDI )部署.会话虚拟化部署.集中资源发布.丰富的用户体验.远程桌面协议(RDP ) 在Windows Server 2012 R2中远

常用的网络命令: netstat 命令netstat是用来显示网络的连接,路由表和接口统计等网络的信息. netstat有许多的选项我们常用的选项是-an用来显示详细的网络状态.至于其它选项我们使用帮助: telnet telnet是一个用来远程控制的程序,但是我们请完全可以用这个程序来调试我们的服务端程序的:比如我们的服务器程序在监听8888端口,我们可以用telnet localhost 8888来查看服务端的状况. ============TCP============== TCP_Ser

通过 XenDesktop 和 FlexCast为各种场景交付虚拟桌面 企业桌面面临的问题 为每个用户提供安全高效的桌面环境是几乎所有公司或组织的基本要求.如果用户无法使用他们的桌面或应用程序,公司就无法高效率运作.每隔几年,几乎每个公司或组织都会大规模采用新操作系统.新硬件或新应用,这就需要大量的人力来大规模地构建.测试并发布最新系统.这一庞大繁琐的过程往往拖延了许多对企业有利的升级,进而可能导致企业无法快速应对市场需求. 虽然很多供应商都提供有助于部署新应用和操作系统的自动化工具,但是问题在

微软开源自动机器学习工具 – NNI安装与使用   在机器学习建模时,除了准备数据,最耗时耗力的就是尝试各种超参组合,找到最佳模型的过程了.对于初学者来说,常常是无从下手.即使是对于有经验的算法工程师和数据科学家,也是很难把握所有的规律,只能多次尝试,找到较好的超参组合.而自动机器学习这两年成为了热门领域,它将机器学习过程中包括自动特征提取.模型选择.参数调节等过程自动化地学习,使学习过程在给定数据和任务上学习和泛化能力非常强大.NNI (Neural Network Intelligence)

[重磅]微软开源自动机器学习工具 - NNI 在机器学习建模时,除了准备数据,最耗时耗力的就是尝试各种超参组合,找到模型最佳效果的过程了.即使是对于有经验的算法工程师和数据科学家,有时候也很难把握其中的规律,只能多次尝试,找到较好的超参组合.而对于初学者来说,要花更多的时间和精力. 自动机器学习这两年成为了热门领域,着力解决超参调试过程的挑战,通过超参选择算法和强大的算力来加速超参搜索的过程. NNI (Neural Network Intelligence) 是微软开源的自动机器学习工具.与当

AI应用开发实战 出发点 目前,人工智能在语音.文字.图像的识别与解析领域带来了跨越式的发展,各种框架.算法如雨后春笋一般,互联网上随处可见与机器学习有关的学习资源,各大mooc平台.博客.公开课都推出了自己的学习资料. 在当前学习资料十分丰富的这个环境下,本教程从上手的角度,让大家能够真正动手开始进行AI的开发,提高大家的开发生产力水平,而不是简单地学习人工智能的底层算法和理论却迟迟不动手. 建议和反馈,请发送到 https://github.com/Microsoft/vs-tools-fo