作者 | 寒蝉 阿里云操作系统团队导读：本次课程为您介绍如何在 Serverless Kubernetes 集群中使用 GPU 加速机器学习任务的执行。本文分为四个部分，第一部分是 ECI GPU 的简单介绍，第二部分是 ECI GPU 的基本实现原理，第三部分是 ECI GPU 的使用方式，最后一部分是通过经典的 MNIST（手写数字识别）任务来演示如何在 ACK 集群中使用 GPU 来执行机器
在Kubernetes（K8S）中设置GPU的ECC（Error-Correcting Code）状态是非常重要的，因为它可以帮助我们在使用GPU时更好地处理和纠正错误，提高系统的稳定性和可靠性。在本文中，我将向你介绍如何在K8S中设置GPU的ECC状态，并具体说明每一步需要做什么以及相应的代码示例。
### 设置GPU的ECC状态流程
以下是设置GPU的ECC状态的整个流程：
| 步骤 |
哪些移动浏览器具有HTML5 Canvas的GPU加速功能？(Which mobile browsers has GPU acceleration for HTML5 Canvas?)我正在互联网上搜索支持HTML5 Canvas GPU加速的浏览器很长一段时间。 我知道Android上的Chrome确实存在(这不是Android的标准浏览器)。 所以我想知道：Iphone / Ipad的标准浏览
ECC纠错算法ECC的全称是Error Checking and Correction，是一种用于Nand的差错检测和修正算法。如果操作时序和电路稳定性不存在问题的话，NAND Flash出错的时候一般不会造成整个Block或是Page不能读取或是全部出错，而是整个Page（例如512Bytes）中只有一个或几个bit出错。ECC能纠正1个比特错误和检测2个比特错误，而且计算速度很快，但对1比特以
可修改的状态：ECC模式启用和禁用ECC报告。ECC重置清除单位和双位ECC错误计数。 计算模式指示计算进程是否可以在GPU上运行，以及它们是否运行完全或同时与其他计算过程。持久性模式指示当没有应用程序连接到GPU时，NVIDIA驱动程序是否保持加载状态。 在大多数情况下最好启用此选项。GPU重置通过辅助总线重置重新初始化GPU硬件和软件状态。NVML：NVIDIA管理库（NVML）是一个基于C的
目录前言安装显卡驱动安装CUDA和Cudnn安装OpenCV安装GCC安装其他依赖源码安装protobuf编译py-faster-rcnn测试Demo参考文章 前言因为最近项目中要用到py-faster-rcnn，在配置时好是一番折腾，这里做一下记录，提升以后再次配置的效率，并给需要的小伙伴做一下参考。需要声明的是，这里的方案是我自己配置通过的，也许放在不同的环境就无法通过了，所以请注意你的环境
关于独显设置的一些名词解释(参考Nvidia GTX 960M显卡的NVIDIA控制面板)
CUDA-GPUs
Compute Unified Device ArchitectureNVIDIA推出的运算平台，通用并行计算结构，是GPU解决复杂的计算问题包含CUDA指令集架构以及GPU内部的并行计算引擎开发人员可以使用C语言为CUDA架构编写程序三重缓冲
Tripl
选择一台服务器的时候，考虑选择什么样的处理器（CPU）是一个关键点，它可以决定着你的服务器的强大程度。现在有很多关于是否应该选择Xeon处理器或Core I7处理器的理论。FDC服务器是美国领先的数据中心之一，其所有专用服务器都使用了Xeon处理器。这时的你可能在想，为什么都使用Xeon处理器？它有什么独特之处吗？Xeon处理器的确与Core处理器有很大的区别：Xeon是为服务器、存储解决方案、工
注：本笔记基于互联网上各个博文整合，如有侵权请及时告知。文末有参考博文的链接。CPU，GPU的架构简介CPU：多指令单数据流(流水线模式)，MISD，擅长逻辑控制。GPU：单指令多数据流(向量算法)，SIMD，擅长并行计算。所以1个CPU+几个GPGPU(通用并行处理的GPU)的架构即异构编程。使用通用的OpenCL接口(API)开发的应用可以在不同的SDK中通用，OPenCL只是一个标准，Int
具体步骤 1.安装并配置好caffe及python接口（前提工作） 读者可以参考我的另一篇博客2.从Github上下载Fast R-cnn的源代码 使用下载命令： git clone –recursive https://github.com/rbgirshick/fast-rcnn.git 必须加上–recursive，才能递归下载所有相关链接中的内容。3.下载一些基础软件 依次执行
Improving Performance with Explicit Rendering通过显式渲染提高性能默认情况下，Cesium会像游戏引擎一样渲染新的帧（frames），即以目标帧率定期渲染。虽然这对于具备动态数据的Cesium应用或是具备持续数据流的视图来说很有效，但大量的Cesium应用都能够受益于较低的渲染频率。渲染一个新的帧需要占用CPU的资源，如应用处于闲置状态，这往往是没必要的
请注意，本文不是讲解处理器缓存，如果你对cpu cache这个概念不清楚，请先Google一下。 另外，本文主要针对像 C，C++ 这种产生机器码的语言的，对于像 Java，.Net 这样的字节码语言，这里所说的可能无效，至少我没研究过。 首先说说我所说的这些旧有的优化技巧从哪里来的。 原因很简单，如果你像我一样，多年只用 J2ME，或者 Flash 这样的技术开发，你是不太可能会关心处理器缓存的
该博文介绍了从ubuntu纯净系统进行mmdetection3d的环境配置过程！mmdetection3d踩坑巨多！1 安装显卡驱动1.1首先输入如下命令，查询系统推荐的驱动程序ubuntu-drivers devices输出如上，找到driver recommended 即为当前计算机所推荐的显卡。1.2 接着输入下述指令进行显卡驱动的安装sudo apt install nvidia-driv
今天要来跟大家推荐一个 显卡的跑分和压力测试的软件 -3DMark 这个软件是目前最有公信力的显卡跑分软件。 如果说你很常买显卡的话 我会非常推荐你入手。不过估计没人会愿意花钱买这个软件的吧。那我们接下来教大家如何使用这个软件， 现在下载安装好之后 ，基本上打开首页这边 会，有推荐你测试的项目。 这边我们先不管它， 我们直接点选上面的"Benchmarks"的分页 。包含我经常测试的Time Sp
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2024-03-14 07:36:16
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这篇文章属于典型的剥洋葱文，由表及里，逐步引入新的知识点，挖掘最本质的原因。这篇文的逻辑是先假设再证明，按照这个思路去阅读会比较轻松。 Maya里的GPU Cache导入的几何体为什么不能编辑顶点？这可以算是一个高频问题了，这个问题可以转换为：GPU Cache导入的几何体为什么不能编辑Mesh（不仅不能编辑顶点，为
作者：OpenAI策划编辑 | Debra编译 | Debra编辑 | Natalie，Vincent今天，OpenAI 发布了一篇分析文章。分析显示，自 2012 年以来，最大规模的人工智能训练所使用的计算力呈指数增长，平均每 3.5 个月增长一倍（相比之下，摩尔定律下计算力每 18 个月翻一倍）。自 2012 年以来，计算力已经增长了 30 多万倍（按照摩尔定律仅会增长 12 倍）。计算力提升
人工智能已经是当下一大热点，各个行业都在探讨人工智能将为自身带来怎样的改变，包括出行、居家、安全等不同方面，我们都可以看到人工智能的应用可能性。在这样的趋势下，很多公司开始加入人工智能的开发研究当中。但是基于大数据、深度学习的人工智能技术，需要强大的计算能力来支持。一般的物理服务器或云端的ecs服务器勉强可以支持完成计算，但是效率上来讲局限很大。GPU高速服务器，就是为了解决这种难题而推出的，在相
Nvidia-smi ...
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2021-10-12 14:10:00
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在使用CST软件之前，我们一般建议大家关闭 GPU 卡的 ECC 模式而开启 TCC 模式。那么，为什么要进行这样一个操作呢？在此之前，给大家科普一下什么是“ECC”和“TTC”。 “ECC” 其实是 Error Correction Code 的缩写，是 NVIDIA（英伟达） 内自带的错误纠正代码，一般是用来检查和在某些情况下纠正在自然环境因素时可能会在数据传输和
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2024-03-20 16:40:14
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