目录1. 更新电脑显卡驱动2. 更改gcc和g++版本3. 安装CUDA4. 安装cuDNN5. 最后安装Tensorflow-gpu参考资料 我用的是ubuntu18.04服务器，因为要跑代码所以需要装gpu版的tensorflow1.5.0。 先放一张linux-GPU版本对应表： 官网，接下来根据上面的要求一个个去装gcc、CUDA和cuDNN，以及建python环境： 版本Pytho
# Docker 分配 GPU 资源
在使用 Docker 运行深度学习等需要 GPU 资源的应用程序时，我们通常需要将 GPU 资源分配给 Docker 容器。本文将介绍如何在 Docker 中分配 GPU 资源，并提供相应的代码示例。
## GPU 资源分配
在使用 Docker 运行 GPU 应用程序时，需要确保 Docker 能够访问主机上的 GPU 资源。一种常见的做法是使用 NV
GPDB-内核特性-资源组内存管理机制-1GreenPlum有两种资源管理方法：资源队列和资源组。前期我们分析过资源队列内存相关我问题gp_vmem_protect_limit如何实现，本文介绍资源组关于内存的管理机制。1、简介资源组使GP的一种资源管理方式，能够细粒度对每个用户的资源使用进行限制，支持通过SQL语句的方式进行配置。支持三种资源限制：并发、CPU和内存。超级用户通过SQL语句在数据
系列文章高通平台GPU动态调频DCVS . 篇1 . Interface高通平台GPU动态调频DCVS . 篇2 . Framework & Procedure高通平台GPU动态调频DCVS . 篇3 . 一个无法调频问题的解决过程1. 高通平台 GPU DCVS架构GPU DCVS是基于Linux Devfreq来实现高通的kgsl(kernel-graphics-support-lay
为什么要内存管理？因为内存一直被占用的话，内存最终会不够用。内存管理好处，1G可以运行3G应用，只要使用时不超过1G，及时释放的话。一.oc中采用“引用计数”（retainCount）方式管理对象所占内存（内存有指针指向的概念）。alloc为对象分配内存。dealloc为对象释放所占内存，不能手动调用。使用alloc、new对象时，并将其引用计数器设为1，并拥有对象所有权。copy制造一个副本，并
近日，秒云联合趋动科技，共同发布基于容器云平台与GPU资源池化整体解决方案，并完成秒云容器云平台与趋动科技OrionX AI算力资源池化解决方案的兼容认证测试，测试结果表明双方产品完全兼容，各项功能运行正常，性能表现优异。图1 趋动科技与秒云产品兼容互认证书方案介绍如同手机从功能机进入智能机时代、汽车从汽油车进入电动车时代一样，企业IT应用架构从传统的物理机单体应用架构，历经虚拟化分布式
众所周知，在大型模型训练中，通常采用每台服务器配备多个GPU的集群架构。在上一篇文章《ADOP带您了解高性能GPU服务器基础知识（上篇） 》中，我们对GPU网络中的核心术语与概念进行了详尽介绍。本文将进一步深入探讨常见的GPU系统架构。?8台配备NVIDIA A100 GPU的节点/8台配备NVIDIA A800 GPU的节点如上图所示的A100 GPU拓扑结构中，8块A100 GPU所组成的拓扑
一、docker 在hub服务器上登录时提示Error saving credentials: error storing credentials1. 问题发生过程 向docker官网推送镜像包之前先到https://hub.docker.com/进行注册，在服务器上准备好镜像之后使用docker login登录。root@testMC:/home/# docke
K8S GPU资源分配
作为一名经验丰富的开发者，我将帮助你了解如何在Kubernetes（K8S）中实现GPU资源分配。GPU资源的合理分配对于一些需要大量计算的工作负载非常重要，例如深度学习、机器学习等任务。在本文中，我将逐步指导你实现K8S GPU资源分配的过程，并提供相应的示例代码。
### 整体流程
下面是实现K8S GPU资源分配的整体流程：
| 步骤 | 操作
点击标题下「蓝色微信名」可快速关注众所周知，大模型对于资源的需求是很强烈的，如何更加合理的应用资源，是建设大
Windows10 explorer资源管理器长时间CPU占用过高问题的调试解决过程1.系统基本信息2.explorer高占有率现象分析3.解决方法 ？4. 附加：CPU状态5.第一次复发6.第二次复发7.真·解决办法用了1个多月，并没有复发，问题服务定位到了Network List Service。写个cmd脚本手动运行开启关闭服务即可（即需要设置网络的时候打开，不需要设置网络的时候关闭）。
磁盘的逻辑组织一个物理磁盘在逻辑上可分为几个区域，分区信息存放在主引导块分区表中。分区表中保存磁盘各种分区起始和终止的磁头、柱面、扇区、总的扇区数等信息。在主引导块中有三种类型分区：主分区、扩展区和逻辑分区。主分区是常用的，加载一个操作系统所需文件安装其上，操作系统必须从主分区上引导，一个硬盘上只能有四个主分区。为了突破四个分区的限制，就要在四个分区中创建立一个扩展分区。扩展分区其实是一个逻辑盘，
Collectl 是一个轻量级的性能监控工具，可监控包括 CPU、磁盘、带宽、内存、网络、NFS、进程等等信息。对系统资源的监控，是系统管理员的一个必备的任务，我们经常需要监控系统资源以便解决相应的系统问题。Linux系统也自带很多的监控工具，如top、vmstat、iostat、sar等，对这些工具的熟练使用时非常重要的，但是这些工具太散了，有时候我们可能会需要看一些更全面地数据，Collect
rhel6已经发布，6.1已经发布了。网上也出现了对其的介绍文章，但都是些表面上的，譬如：在安装过程中出现的一些改动，以及默认的文件系统类型使用的是ext4，等等。安装完rhel6，不知到你发现在根目录下面默认会存在一个cgroup的文件夹么，这个是个啥玩意嘛？这个就是rhel6的------资源管理。其实不算是啥新特性了。在内核2.6.26里面就有了。
一
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精选
2012-07-09 18:07:21
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Kubernetes（K8S）是一种用于自动部署、扩展和管理容器化应用程序的开源系统。近年来，随着深度学习和人工智能的快速发展，对GPU资源的需求也越来越大。在K8S集群中，为了能够将GPU资源分配给需要的应用程序，我们需要配置特定的资源类以及节点上的GPU驱动程序。
下面我将通过以下流程来向你介绍如何在K8S集群中实现“k8s gpu 资源无法分配”：
| 步骤 | 操作 |
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核心技术概念和API对象API对象是Kubernetes集群中的管理操作单元。Kubernetes集群系统每支持一项新功能，引如一项新技术，一定会新引入对应的API对象，支持对该功能的管理操作。每个API对象都有四大类属性：TypeMetaMetaDataSpecStatusTypeMetaKubernetes对象的最基本定义，它通过引入GKV（Group、Kind、Version）模型定义了一个
经过多方测试以及实际应用体验反馈，4月ultralab进一步优化图灵超算系列工作站，以下是GX620M升级后的最新特性。此次更新特别针对高校科研单位：流体仿真计算，多物理场耦合，电磁仿真计算，分子动力模拟，海洋数据资料处理，地球物理资料处理，多GPU深度学习训练等应用。（一）UltraLAB GX620M介绍GX620M是一款集双Xeon可扩展处理器和多G
Caffe的GPU部分学习这里需要用到NVIDIA的CUDA的接口，不做详细描述，具体查看NVIDIA的官方说明，只讲解caffe的GPU单卡的基本逻辑。GPU相关的初始化GPU设备的指定，并创建cublas和curand的句柄，分别用于矩阵运算和随机数生成。通过Caffe::SetDevice()函数调用完成。内存管理初始化。每个带有weight和bias blob的gpu内存管理初
1.作业要求：创建Docker容器，利用容器共享GPU资源，并完成基于GPU的计算，如Tensorflow。2.主机配置：* Ubuntu18.04 系统* GeForce GTX 1060 显卡3.安装步骤：1.安装docker2.安装nvidia显卡驱动，（安装cuda、cudnn可选）3.安装nvidia-docker4.nvidia-docker pull tensorflow镜
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2023-09-21 09:13:39
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【新智元导读】本文旨在快速介绍GPU的工作原理，详细介绍当前的Julia GPU生态系统，并让读者了解简单的GPU编程是多么的容易。GPU是如何工作的？ 首先，什么是GPU？GPU是一个大规模并行处理器，具有几千个并行处理单元。 例如，本文中使用的Tesla k80提供4992个并行CUDA内核。 GPU在频率，延迟和硬件功能方面与CPU完全不同，但有点类似于拥有4992个内核的慢速CPU！“Te
