文章目录前言一、程序是什么？？二、安装Golang环境2.1、下载2.2、安装2.3、配置环境变量三、Golang程序初体验3.1、下载VSCode3.2、目录结构3.3、编写hello，world！！3.3.1、开发步骤3.3.2、Golang语法要求和注意事项（重要）四、代码规范总结 前言大家好，我是无名小歌。 今天介绍golang基础、程序基本概率以及如何实现一个简单的Golang程序。
可先阅读一下参考：kubernetes如何将异构GPU（如NVIDIA、海光、寒武纪）统一协同调度？导语：虚拟GPU（vGPU）技术是在物理GPU的基础上实现的一种虚拟化解决方案，为虚拟机提供了高性能的图形处理能力。本文将深入探讨vGPU的实现原理，帮助读者更好地理解和应用这一技术。目录vGPU的背景vGPU的实现原理vGPU的优势和应用场景结论vGPU的背景在传统的虚拟化
一：准备好测试环境； 1：确保引擎中帧速最大值没有被限制，在项目设置-通用设置-帧率下；2：配备好各项参数质量；3：VR模式后在编辑器中按~键调出控制台，输入r.ScreenPercentage，这个相当于画面分辨率，默认是100，你可以输入更高或更低的值，确定一个你觉得清晰度合适的数值，比如说120.4：准备好测试环境后，调出控制台，输入stat unit查看当前画面中的各项运算耗时数
[root@tsainode11 ~]# rpm -qa | grep $(uname -r
原创
2022-06-04 00:24:02
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一、nvidia的安装安装的方式有多种，这里主要采用.run文件安装**1sudo apt-get purge nvidia* 卸载旧驱动，这一步通常不是必须的，安装nvidia时旧版本会自动覆盖2lsmod | grep nouveau 查询nouveau nvidia驱动，是否为启用状态，若看到nouveau对应的值为0，则跳过步骤33, 禁用自带的 nouveau nvidia驱动禁用的驱动
针对能够并行利用数百个小核心的应用来说，GPU提供了极大的性能提升。众所周知的用例包括各种形式的图形处理，视频编辑渲染等等—科学计算以及数据流处理，包括大数据分析以及高速通信/存储数据服务。很多用例针对云计算，但特有的性能需求以及代码复杂性使得该项工作充满挑战而且和云中的通用计算相比多少有些滞后。过渡到聚焦GPU的用例的杀手锏是两年前发布的NVIDIA GRID产品，该产品允许应用在由调配GPU资
基于内核的虚拟机KVM(Kernel-based Virtual Machine)是linux平台上的全虚拟化解决方案KVM需要包含虚拟化支持的x86硬件,intel VT或者AMD-V。KVM使用修改后的QEMU作为前端工具,QEMU通过/dev/kvm设备与KVM交互。自kernel版本2.6.20 KVM随主线内核一起发行。前提条件(prerequisite)可以使用KVM的前提条件是
AMD今天在Computex上为其下一代7纳米GPU Vega草拟了高级的数据中心计划。综合了AMD在个人电脑上花费一个半小时的展示，显然7纳米Vega终于瞄准了高性能深度学习和机器学习应用。AMD EPYC的成功可能为Vega在云AI训练和推理的应用铺平了道路。AMD声称，与合作伙伴合作开发的7纳米流程节点将产生现有两倍的晶体管密度，两倍的功率效率，比其14nm流程节点高出约三分之一的性能。7纳
LVM（逻辑卷管理）的概念在了解LVM的概念之前我们应该先了解PV（physical volume,物理卷）、VG（volume group,卷组）和LV（logical volume,逻辑卷）。因为LVM就是由这三种元素组成的。PV（physical volume,物理卷）： PV是VG的组成部分，它是由分区构成的，通常我们在有多块硬盘的环境中把一块硬盘格式化
下一步：第二步_安装samba服务器；安装VMware虚拟机Vmware虚拟机也有很多个版本，我这里使用的是Vmware10，当然你也可以使用其他的版本。工具/原料：VMware10软件包：VMware-workstation-full-10.0.1-1379776.exe方法/步骤：1、双击VMware-workstation-full-10.0.1-1379776.exe文件进行安装。2、在安
在PC硬件不断细化后，脱颖而出的电竞硬件，就是为游戏而生的装备。现在电竞市场非常的火爆，各个品牌都推出了自家的电竞装备来满足不同阶级的电竞玩家选择，说到电竞装备，一般都会闪现两大电竞巨头：雷蛇和华硕旗下的ROG玩家国度，当然这两个品牌是很多电竞玩家梦幻首选，同时也意味着顶级的价格，但是羞于囊中苦涩很容易让普通玩家望而止步。这种情况下，可以考虑退而求其次选择，就像华硕推出有TUF Gaming电竞特
文章目录深度学习系列一、基础概念1.并行计算针对哪一部分？2.怎么并行计算的？3.并行的主要问题是信息的传递问题3.1消息传递（Message passing）的类型3.2如果我们有m个worker，那么时间就降到原来的1/m吗？异步的Message passing模型---Parameter serverParameter server的流程Parameter server的不稳定地方二、扩展
本文将介绍：如何找到所需要的Tensorflow-GPU镜像在Linux终端中拉取镜像、查看本地镜像使用Docker构建Tensorflow-Gpu环境配置jupyter外部访问映射检查是否是GPU环境查看本文的前置条件是本地需要有Docker环境，如果还未配置Docker环境，可以先查看文章配置下。一，下载Tensorflow镜像1，找到所需要的Tensorflow镜像百度搜索nvidia ng
6.2、非计划的故障转移对于计划的故障转移，意义其实不是很大，除非有服务器的维护、硬件升级等，但是服务器的维护也可以使用实时迁移，不用通过计划的故障转移。其实Hyper-V复制功能最大的意义应该在于非计划的故障转移的实现实现容灾。首先需要模拟主服务器上的虚拟机宕机，在这里，我首先关闭主服务器上的虚拟机，切换到副本服务器，右键需要故障转移的虚拟机，选择“复制”故障转移选择恢复点，然后点击“故障转移”
安装VMware Tools，在VMware面板上选择“虚拟机-重新安装VMware tools…”，如下图所示：（VMware Tools是个非常重要的虚拟机工具，有了它，我们可以访问主机文件夹、调整Ubuntu窗口大小等等！）在这里VMware虚拟了一个光盘镜像，存放下载好的VMware Tools压缩包，但是我们不能直接在虚拟镜像里进行安装，所以，我们需要把这个镜像挂载到本机的/mnt目录下
基于环形缓冲区的双端队列实现代码：package main
const minCapacity = 16
type Deque struct {
buf []interface{}
head int
tail int
count int
minCap int
}
func NewDeque() *Deque {
return &Deque{
buf: make(
在Kubernetes(K8S)中，实现"proxmox vgpu"主要是通过使用GPU资源来加速容器中的应用程序。Proxmox是一种开源的虚拟化管理平台，而"vgpu"是指虚拟GPU。结合在Kubernetes中使用这些技术，可以实现在容器中使用虚拟GPU资源，提高应用程序的性能和效率。
整体流程如下：
| 步骤 | 操作 |
|----
虚拟机资源基础本章介绍虚拟机的主要构建块：主板，处理器，内存和存储资源。您将了解如何在物理主机上虚拟化这些构建基块的机制，并探讨在将每个虚拟化资源分配给虚拟机时可使用的配置选项。您还将了解这些选项在不同的常见用法方案中的优点和局限性。通过全面了解虚拟机资源的基础，您将能够根据可用需求正确构建最佳的虚拟机配置。您还将理解为什么需要许多其他技术，以及在本书后面进行解释时应如何利用它们。 &n
VMware、Linux环境的安装部署及网络配置等
Linux系统安装及网络配置 这篇文章介绍关于Linux系统的安装以及网络配置，关于虚拟机配置中网络的几个模式区别进行详细讲解。学习Linux对于后端开发人员来说是很有必要的，结合实际开发，Linux服务器是小组共享的，正式上线的项目运行在公网上，因此需要开发者用远程登陆到Linux进行项目的管理
Ubuntu 上的游戏玩家在增长——因而需要最新版驱动在 Ubuntu 上安装上游的 NVIDIA 图形驱动即将变得更加容易。Ubuntu 开发者正在考虑构建一个全新的'官方' PPA，以便为桌面用户分发最新的闭源 NVIDIA 二进制驱动。该项改变会让 Ubuntu 游戏玩家收益，并且不会给其它人造成 OS 稳定性方面的风险。仅当用户明确选择它时，新的上游驱动将通过这个新 PPA 安装并更新。其
