本随笔记载与2019年1月23日,若随着技术发展,本随笔记录的困难被攻克也是可能的. 参考(https://www.reddit.com/r/docker/comments/86vzna/gpu_access_from_docker_container_windows_10/) Well you need to understand that direct access to the graphics card is done by a driver. If your host system i

issue: Error when Building GPU docker image for caffe: Unsupported gpu architecture 'compute_60' reason: CUDA < 8.0 solution: In the Makefile.example, try commenting out the *_60 and *_61 lines (for compatibility with CUDA < 8.0). CUDA_ARCH := -genc

尝试了太多的python多进程的服务,在tensorflow 的线上GPU服务中总是不理想.tensorlfow serving docker服务这些也有些不便. 今天抽空给大家分享一个成功的经验.失败的坑就太多了,不扯了.包括mutiprocess 和gevent,都不太理想. 1.使用gunicorn.怎么使用的自己查一下. 2.gunicorn --bind 0.0.0.0:10010 -w 3  app_×××:app 3.在docker里这样启动后,虽然是多进程,但是速度并没有加快.怎

cat docker-compose.yml version: '3.4' services: klvchen: image: ${IMAGE_NAME} restart: always # docker stack 命令启动不支持该参数 env_file: - .env # 调用 .env 文件的变量 environment: - JAVA_OPTS=-Xdebug -Xrunjdwp:transport=dt_socket,server=y,suspend=n,address=5006 #

docker-java 支持unix socket调用的 DefaultDockerClientConfig config = DefaultDockerClientConfig.createDefaultConfigBuilder().withDockerHost( "unix:///var/run/docker.sock").build(); dockerClient = DockerClientBuilder.getInstance(config).build(); 如果要开启远

技术背景 在前面一篇博客中,我们介绍过MindSpore-CPU版本的Docker部署以及简单的案例测试,当时官方还不支持GPU版本的Docker容器化部署.经过MindSpore团队的努力,1.2.0版本的MindSpore-GPU终于推出了Docker版本的安装解决方案: 在本文中我们将针对这一方案进行直接的测试,并补充其中一些很有可能被忽略的细节,接下来直接上手. 更换华为云镜像源 在华为云官方提供的镜像源仓库中找到适配自己系统的源,然后按照其中的指导进行配置.这里我们本地使用的是Ubun

公众号关注 「开源Linux」 回复「学习」,有我为您特别筛选的学习资料~ 在 Linux 服务器上使用 GPU 跑深度学习的模型很正常不过.如果我们想用 Docker 实现同样的需求,就需要做些额外的工作.本质上就是我们要在容器里能看到并且使用宿主机上的显卡.在这篇文章里我们就介绍一下 Docker 使用 GPU 的环境搭建. Nvidia 驱动 某些命令以 Ubuntu 作为示例.首先宿主机上必现安装 Nvidia 驱动. 这里推荐从 Nvidia 官网下载脚本安装,安装和卸载都比较方便并且

目录 背景 使用 Docker Client 调用 GPU 依赖安装 安装 Docker 安装 NVIDIA Container Toolkit¶ --gpus 用法 使用 Docker Go SDK 为容器分配 GPU 使用 NVIDIA/go-nvml 获取 GPU 信息 使用 Docker Go SDK 为容器分配 GPU 背景 深度学习的环境配置通常是一项比较麻烦的工作,尤其是在多个用户共享的服务器上.虽然conda集成了virtualenv这样的工具用来隔离不同的依赖环境,但这种解决方

目录 简介 GPU驱动 Nvidia-docker Nvidia-device-plugin 在Kubernetes上运行GPU应用 附录 简介 伴随着人工智能技术的发展,机器学习的应用场景越来越广泛 深度学习的实现,需要多种技术进行支撑,比如服务器.GPU.集群.集群管理调度软件.深度学习框架.深度学习的具体应用等 随着Kubernetes的兴起,越来越多的训练任务也都直接运行在Kubernetes之上,这些基于GPU的应用也为Kubernetes的应用管理带了一定的挑战 我也一直在致力于推动

作者 | 车漾  阿里巴巴高级技术专家 本文整理自<CNCF x Alibaba 云原生技术公开课>第 20 讲. 关注"阿里巴巴云原生"公众号,回复关键词"入门",即可下载从零入门 K8s 系列文章 PPT. 导读:2016 年,随着 AlphaGo 的走红和 TensorFlow 项目的异军突起,一场名为 AI 的技术革命迅速从学术圈蔓延到了工业界,所谓 AI 革命从此拉开了帷幕.该热潮的背后推手正是云计算的普及和算力的巨大提升. 需求来源 经过近几

原文链接:https://fuckcloudnative.io/posts/add-nvidia-gpu-support-to-k8s-with-containerd/ 前两天闹得沸沸扬扬的事件不知道大家有没有听说,Google 竟然将 Docker 踢出了 Kubernetes 的群聊,不带它玩了... 具体的解释请看<听说 K8s 要甩了 Docker 了>,我这里简单描述下,Kubernetes 是通过 CRI 来对接容器运行时的,而 Docker 本身是没有实现 CRI 的,所以 Ku

GPU 管理和 Device Plugin 工作机制 本文将主要分享以下几个方面的内容: 需求来源 GPU 的容器化 Kubernetes 的 GPU 管理 工作原理 课后思考与实践 需求来源 2016 年,随着 AlphaGo 的走红和 TensorFlow 项目的异军突起,一场名为 AI 的技术革命迅速从学术圈蔓延到了工业界,所谓 AI 革命从此拉开了帷幕. 经过三年的发展,AI 有了许许多多的落地场景,包括智能客服.人脸识别.机器翻译.以图搜图等功能.其实机器学习或者说是人工智能,并不是什

概述 在D3D10中,一个基本的渲染流程可分为以下步骤: 清理帧缓存: 执行若干次的绘制: 通过Device API创建所需Buffer: 通过Map/Unmap填充数据到Buffer中: 将Buffer设置到DeviceContext中: 调用Draw执行绘制过程: 调用Present提交渲染结果. 在这一过程中,不被初学者注意.然而在深入学习时定会遇到的一个特性是:D3D的Draw函数是一个异步调用. 我们知道,实际渲染的过程大部分是在GPU上完成的,CPU只负责发号施令.实际上,数据准备完

Docker简介 一种虚拟容器技术. 一种虚拟化分方案: 操作系统级别的虚拟化: 只能运行相同或相似内核的操作系统: 依赖与linux内核特性:Namespace和Cgroups(Control Group) 虚拟机技术和容器技术最大的区别就是对资源的占用. Docker目标 提供简单轻量的建模方式 职责的逻辑分离 快速高效的开发生命周期 鼓励使用面向服务的架构 Docker使用场景 使用Docker容器开发.测试.部署服务 创建隔离的运行环境 搭建测试环境 构建多用户的平台即服务(PaaS)基

1.Docker 简介 Docker是一个开源可以将任何应用包装在”LXC容器”中运行的工具.如果说VMware,KVM包装的虚拟机,Docker包装的是应用.是一个实至名归的PaaS. 当应用被打包成Docker Image后,部署和运维就变得极其简单.可以使用统一的方式 来下载,启动,扩展,删除,迁移. Dock可以用来: 自动化打包和部署任何应用 创建一个轻量级私有PaaS云 搭建开发测试环境 部署可扩展的Web应用 Docker是开源的,可以在GitHub上访问其代码,提供Restful

Libcontainer 是Docker中用于容器管理的包,它基于Go语言实现,通过管理namespaces.cgroups.capabilities以及文件系统来进行容器控制.你可以使用Libcontainer创建容器,并对容器进行生命周期管理. 容器是一个可管理的执行环境,与主机系统共享内核,可与系统中的其他容器进行隔离. 在2013年Docker刚发布的时候,它是一款基于LXC的开源容器管理引擎.把LXC复杂的容器创建与使用方式简化为Docker自己的一套命令体系.随着Docker的不断发

译者按: 这篇博客介绍了什么是/var/run/docker.sock,以及如何使用/var/run/docker.sock与Docker守护进程通信,并且提供了两个简单的示例.理解这些,我们就可以运行一些能够管理Docker的Docker容器,比如Portainer.Kubernetes,是不是很神奇呢? 原文: About /var/run/docker.sock 译者: [Fundebug](https://fundebug.com/) 为了保证可读性,本文采用意译而非直译. 运行过Doc

在CUDA8.0下编译安装OpenCV3.1.0 一.本人电脑配置:ubuntu 14.04, NVIDIA GTX1060. 二.编译OpenCV3.1.0前,读者需要成功安装CUDA8.0(网上有相关教程). 三.在CUDA8.0下编译安装OpenCV3.1.0. 1. 安装依赖库 . sudo apt-get update . sudo apt--dev libxine-dev libgstreamer0.-dev libgstreamer-plugins-base0.-dev libv4

欢迎大家前往云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 作者:李想 随着人工智能以及比特币的火热,GPU云服务的使用场景是越来越广,在很多场景下我们也需要获取GPU服务器的性能参数来优化程序的执行.目前腾讯云提供的GPU云服务器并未提供GPU方面的监控数据,本文旨在通过使用腾讯云的"自定义监控"服务来自行实现对GPU服务器的GPU使用率的监控. 1.GPU云服务创建 腾讯云GPU云服务器的创建可以参考下面官网的文档,采用云市场提供的GPU服务器专用镜像可以免于自行安装GPU驱动程序.

笔记源于一次微课堂,由数据人网主办,英伟达高级工程师ParallerR原创.大牛的博客链接:http://www.parallelr.com/training/ 由于本人白痴,不能全部听懂,所以只能把自己听到的写个小笔记. 一.GPU的基本概念 GPU计算比CPU计算要快很多,计算机用GPU会大大加大速度 问题:现在不是有量子计算,GPU与其有什么区别?那么量子计算是否比GPU更能是明日之星呢? CPU 中ALU只有四个,虽然大,但是control与cache占比较大:而GPU又很多,虽然小,但

一.背景: 随着互联网的发展.互联网用户的增加,互联网中的数据也急剧膨胀.每天产生的数据量数以万计,本地文件系统和单机CPU已无法满足存储和计算要求.Hadoop分布式文件系统(HDFS)是海量数据存储的重要技术,它将数据存储在多个从节点上,对这些节点的硬件资源进行统一管理与分配,并向客户端提供文件系统访问接口,解决了本地文件系统在文件大小.文件数量.打开文件数目等的限制问题.海量数据存储系统的数据都是通过分布式文件系统存储在各个节点上.通过分布式文件系统,海量数据存储系统可以可靠地存储PB级以