一、什么是云原生 云原生技术主要包括容器编排工具（如Kubernetes）、微服务框架、持续集成/持续部署工具、自动化配置管理工具等。采用云原生方法可以提高应用程序的灵活性、可靠性和可维护性，使应用程序更适应云环境的特点。二、SRE运维自动化（自动化发布、自动化部署、日志管理、监控自动化）k8s编排集群日志系统微服务消息队列多云管理云开（二开）python、golong&nb
标题：使用Kubernetes管理GPU资源的实现步骤及代码示例
引言：
在现代的大数据和深度学习应用中，GPU已经成为了必不可少的计算资源，它能够加速模型训练和推理过程。而Kubernetes是一种可扩展的开源容器编排平台，它可以帮助我们灵活地管理和调度容器化的应用程序。本文将介绍如何使用Kubernetes管理GPU资源，以助力开发者更好地在分布式环境中进行GPU相关的开发和训练工作。
步
原创
2024-01-19 09:50:29
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之前写过一篇《Jenkins On Mesos—Jenkins上Mesos Plugin的使用》的博客，说的是Jenkins通过Mesos Plugin来实现slave节点的动态扩展和收缩。如果使用docker的人，不知道kubernetes的话，总是显得有些尴尬，所以最近自己也开始在测试环境使用目前火热的Kubernetes 1.8版（之前是在用Marathon+Mesos那一套）。Marath
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2023-10-18 11:03:08
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Kubernetes GPU使用指南
随着深度学习和机器学习等计算密集型任务的普及，GPU（Graphics Processing Unit）在容器化应用中的应用也愈发重要。Kubernetes作为目前最受欢迎的容器编排工具之一，也支持GPU资源的管理和调度。在本文中，我将向大家介绍如何在Kubernetes集群中实现GPU资源管理。
整个过程可分为以下步骤：
| 步骤 | 操作 |
| -
在【Tensor基本数据结构】一文中，Tensor类会将数据分为在CPU端计算还是在GPU端计算。对应的就是numpy或Quark子数据结构。Tensor实现了GPU内存数据到CPU数据、CPU到GPU的迁移，通过调用cpu()和gpu()完成。数据的 Host to Device 以及 Device to Host 行为由CUDA提供，因此可以通过封装CUDA API供Python调用。本文主要
标题：Kubernetes调度GPU：从小白到熟练开发者的实现指南
摘要：本文将为刚入行的开发者详细介绍如何在Kubernetes集群中实现GPU调度功能。我们将以步骤为导向，通过代码示例演示每一步的操作，帮助读者逐步了解如何使用Kubernetes调度GPU的过程。
1. 简介
在当今大数据和机器学习的领域，GPU已经成为一个重要的计算资源。而对于使用Kubernetes的开发者来说，如何在
原创
2024-01-22 14:26:51
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标题：Kubernetes GPU调度详解及代码示例
引言：
Kubernetes（简称K8S）是一个开源的容器编排平台，它支持在集群中自动部署、扩展和管理应用程序容器。随着机器学习和深度学习的兴起，越来越多的任务需要使用GPU进行计算。因此，GPU调度成为了Kubernetes中一个重要的话题。本文将详细介绍Kubernetes中GPU调度的流程，并提供代码示例帮助我们更好地理解和应用。
第
原创
2024-01-18 10:55:25
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标题：Kubernetes中配置GPU使用指南
摘要：本文将介绍如何在Kubernetes集群中配置GPU以加速计算任务。首先，我们将讨论Kubernetes GPU配置的整体流程，并使用代码示例指导刚入行的开发者完成这个任务。
---
## 1. 整体流程
下表展示了在Kubernetes中配置GPU的几个关键步骤：
| 步骤 | 描述 |
|---|---|
| 步骤一：安装GPU驱动
原创
2024-01-19 10:24:41
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Kubernetes(Go言语: k8s)是一个开源的容器编排平台，它可以自动化应用程序容器的部署、扩展和管理。GPU支持是Kubernetes的一个重要特性之一，它使得在使用GPU密集型工作负载时能够更高效地管理和利用GPU资源。在本文中，我将向你介绍如何在Kubernetes中实现GPU支持。
实现Kubernetes中的GPU支持可以分为以下几个步骤：
1. 检查GPU驱动和CUDA版本
原创
2024-01-19 11:10:06
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简介Scheduler 是 kubernetes 的调度器，主要的任务是把定义的 pod 分配到集群的节点上。听起来非常简单，但有很多要考虑的问题：公平：如何保证每个节点都能被分配资源资源高效利用：集群所有资源最大化被使用效率：调度的性能要好，能够尽快地对大批量的 pod 完成调度工作灵活：允许用户根据自己的需求控制调度的逻辑Sheduler 是作为单独的程序运行的，启动之后会一直监听 API S
Kubernetes是一个开源的容器编排平台，可以自动部署、扩展和管理应用程序容器。Kubernetes提供了一个强大的平台来处理容器的资源调度和管理，也可以通过添加插件来支持不同的硬件和设备。在本文中，我将重点介绍Kubernetes如何支持GPU加速和如何实现GPU支持的步骤。
一、整体流程
下面是实现Kubernetes GPU支持的步骤，可通过以下表格来展示整体流程：
| 步骤 |
原创
2024-01-18 11:31:39
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如何在Kubernetes中使用GPU资源
Kubernetes（简称K8s）是一个开源的容器编排工具，它可以帮助我们管理大规模的容器化应用程序。在处理一些高性能计算、深度学习和图形处理等任务时，使用GPU可以显著提高计算速度和效率。本文将指导您如何在Kubernetes中使用GPU资源。
整体流程如下所示：
步骤 | 描述
-------|--------------
1
原创
2024-01-19 11:15:09
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如何修改 Milvus Advanced Configuration背景在使用 Milvus 数据库时，我们可能希望修改默认参数以满足不同场景的需求。前不久，已有 Milvus 用户分享了如何在使用 docker-compose 部署时修改配置文件，本文将简单介绍如何在使用 Kubernetes 部署 Milvus 时修改配置参数。不同的参数配置可以选择不同的修改方案。Milvus 所有的配置文件
Kubernetes是一个开源容器编排平台，提供了众多的功能来管理和调度容器化应用程序。其中包括对GPU的调度功能，使得容器可以充分利用GPU资源，提升应用程序的性能。本文将介绍如何在Kubernetes中进行GPU调度，并提供代码示例来帮助您实现这一过程。
### 1. GPU调度的流程
下表展示了实现GPU调度的步骤及相应的操作：
| 步骤 | 操作 |
| ------ | -----
原创
2024-01-19 09:31:58
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本篇记录如何使用多张GPU 显示卡，加速TensorFlow Object Detection API 模型训练的过程。 虽然TensorFlow Object Detection API 已经有支援多张GPU 卡平行计算的功能，但是缺乏说明文件，所以我自己也不是非常确定该怎么用，以下只是我目前尝试出来的方式 这里我们接续之前的TensorFlow Object Detection API自行训练
Dashboard v2.0.0 部署与使用一、Dashboard的介绍与部署二、Dashboard的简单使用网页端创建pod网页端删除pod 一、Dashboard的介绍与部署Dashboard可以给用户提供一个可视化的 Web 界面来查看当前集群的各种信息。用户可以用 Kubernetes Dashboard 部署容器化的应用、监控应用的状态、执行故障排查任务以及管理 Kubernetes
Kubernetes安装GPU支持插件Kubernetes1.10.x可以直接支持GPU的容器调度运行了，通过安装该插件即可。这里的方法基于NVIDIA device plugin，仅支持Nvidia的显卡和Tesla计算卡。主要步骤：安装图形卡的Nvidia Drivers。安装Nvidia-Docker2容器运行时。启用Nvidia-Docker2为容器引擎默认运行时。启用Docke
文章目录1. 背景2. GPU配置3. Device Plugin 机制4. 总结1. 背景2016 年，随着 AlphaGo 的走红和 TensorFlow 项
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2022-05-30 20:05:22
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一、概述 1、上集讲了Scheduler在实现调度时分三步实现调度过程。首先是预选，即从所有节点中选择基本符合选择条件的节点。而后在基本符合条件的节点中使用优选函数计算他们各自的得分并加以比较。并从最高得分的节点中随机选择出一个运行pod的节点，这就是我们的控制平面中scheduler所实现负责的主要功用。同时如果在某些调度场景中我们期望能够通过自己的预设去影响他的一些调度方式，比如就是把我们的
深入研究学习Pod首先需要认识到Pod才是Kubernetes项目中最小的编排单位原子单位，凡是涉及到调度，网络，存储层面的，基本上都是Pod级别的！官方是用这样的语言来描述的: A Pod is the basic building block of Kubernetes–the smallest and simplest unit in the Kubernetes object model
