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问广州三区怎么了？

提问于 2019-01-25 07:51:16

回答 1关注 0查看 308

云服务器

回答 1

御姐万岁

发布于 2021-04-16 07:52:00

不支持的，修改配置POD都会重启。

和开发者交流更多问题细节吧，去写回答

GPUManager虚拟化方案

容器服务容器 GPU 云服务器

GPU是一种用于矩阵计算的PCIe设备，一般用于解码、渲染和科学计算等并行计算场景，不同场景对GPU使用方式不同，使用的加速库也各不相同，本文提到的GPU虚拟化主要针对科学计算场景，使用的加速库为nvidia cuda。

何猛

2020/08/25

21.9K87

docker容器命名和资源配额控制(2)

容器容器镜像服务 linux bash bash 指令

docker 容器命名和重命名容器命名语法：docker run -d --name 容器实例名容器镜像名要执行的命令容器重命名语法： docker rename 旧容器名新容器名

cuijianzhe

2022/06/14

4480

查看tensorflow是否支持GPU，以及测试程序

gpu

测试程序# Pythonimport tensorflow as tfhello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')sess = tf.Session()print(sess.run(hello))是否支持GPUimport tensorflow as tfsess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))>>>Device mapping:/job:localhost/replica:0

狼啸风云

2019/10/28

5.7K0

AIGC时代，基于云原生 MLOps 构建属于你的大模型（上）

企业 aigc 部署模型云原生

为了满足企业在数字化转型过程中对更新迭代生产力工具的需求，灵雀云近日推出了云原生 MLOps 解决方案，帮助企业快速落地AI技术、实现智能化应用和服务。

灵雀云

2023/08/09

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腾讯云容器月报 | 一篇带你看完优秀上新，最飒的功能用起来

kubernetes 容器容器服务

腾讯云原生

2022/04/14

7900

如何使用 Kubernetes 资源配额

kubernetes cpu requests stdin volume

当有人提到需要管理Kubernetes计算资源（尤其是CPU和内存）时，就会想到控制这个词。之所以提出控制资源使用，大都是在Kubernetes 平台部署了一段时间、开发人员正在广泛使用该集群、经常因为资源争用出现问题。

用户5166556

2023/03/18

6800

有赞算法平台之模型部署演进

kubernetes node.js 大数据编程算法 tensorflow

模型部署作为算法工程落地的最后一公里，其天然对算法团队而言具有较高的复杂性，不仅要考虑如何高效地部署、管理不同框架模型，还需要考虑分布式服务的负载均衡、故障容错、可扩展性、资源隔离、限流、核心指标监控等问题。这些都极大的依赖于工程团队的能力，不是算法团队的强项，如何解决这最后一公里，让焦点聚焦在模型开发上，是模型部署服务模块需要解决的问题。

有赞coder

2022/02/09

1.3K1

Harbor制品仓库资源配额的使用

文件存储容器镜像服务

本文节选自《 Harbor权威指南》一书第8章，作者为 Harbor 开源项目维护者王岩。

Henry Zhang

2021/04/21

2.8K0

Kubernetes中资源配额管理

容器

创建Pod的时候，可以为每个容器指定资源消耗的限制。Pod的资源请求限制则是Pod中所有容器请求资源的总和。

大江小浪

2018/12/13

1.7K0

OpenStack发布Queens版本，扩展对GPU和容器支持

openstack 容器存储机器学习

OpenStack本周发布了第17个代码版本Queens，该版本包含一些重大的更新，例如软件定义存储功能、GPU兼容性以及容器工作负载的跟踪等。Queens不仅有利于具有关键任务负载的企业，而且有利于

SDNLAB

2018/03/28

1.2K0

容器共享GPU时查看容器使用的GPU编号

分布式容器

对于单机多卡的 GPU 服务器，在做容器的 GPU 分配的时候，可以选择通过环境变量 NVIDIA_VISIBLE_DEVICES来指定 GPU 的索引或者 UUID。因为在容器中看到的 GPU 索引都是从0开始的，如果想找到对应母机上的 GPU 卡，通过 UUID 又不太好确定。

runzhliu

2020/08/06

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支持快速调整配额的令牌桶算法

编程算法

令牌桶算法被大家所熟识，这里就不再展开介绍。令牌桶遇到配置调整可以通过粗暴的重启来完成，本文提供一个热调整算法。

键盘工

2019/02/25

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047.集群管理-资源及配额管理

kubernetes

对于Kubernetes资源，有两个重要参数：CPU Request与Memory Request。

木二

2020/04/08

1.5K0

Nginx动态修改响应内容，避免静态资源404

nginx javascript 编程算法 https 网络安全

nginx中经常会因为业务需求，需要通过location配置不同的子目录，访问不同的后端，如下

李俊鹏

2020/07/16

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判断gpu是否可用

gpu

# 查看Keras 是否可使用gpu from keras import backend as K gpu =K.tensorflow_backend._get_available_gpus() print(gpu) # 查看tensorflow是否可使用gpu import tensorflow as tf print(tf.test.is_gpu_available())

Dean0731

2020/05/11

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使用 Elastic GPU 管理 Kubernetes GPU 资源

kubernetes 容器深度学习

徐蓓，腾讯云容器技术专家，腾讯云异构计算容器负责人，多年云计算一线架构设计与研发经验，长期深耕 Kubernetes、在离线混部与 GPU 容器化领域，Kubernetes KEP Memory QoS 作者，Kubernetes 积极贡献者。当前存在问题 GPU 具备大量核心和高速内存，擅长并行计算，非常适合训练和运行机器学习模型。由于近几年 AI 技术愈发成熟，落地场景越来越多，对 GPU 的需求呈井喷趋势。而在资源管理调度平台上，Kubernetes 已成为事实标准。所以很多客户选择在 Kubern

腾讯云原生

2022/04/21

3.4K0

vivo AI 计算平台的 K8s 分级配额管理实践

部署对象管理配置实践

作者 | 刘东阳审校 | 赵钰莹 2018 年底，vivo AI 研究院为了解决统一高性能训练环境、大规模分布式训练、计算资源的高效利用调度等痛点，着手建设 AI 计算平台。经过四年多的持续迭代，平台建设和落地取得了很大进展，成为 vivo AI 领域的核心基础平台。平台从当初服务深度学习训练为主，到现在演进成包含 VTraining、VServing、VContainer 三大模块，对外提供模型训练、模型推理和容器化能力的基础设施。平台的容器集群有数千个节点，拥有超过数百 PFLOPS 的 GP

深度学习与Python

2023/03/29

4020

GPU Mounter - 支持 GPU 热挂载的 Kubernetes 插件

容器深度学习 kubernetes 容器镜像服务

GPU Mounter 是一个支持动态调整运行中 Pod 可用 GPU 资源的 Kubernetes 插件，已经开源在 GitHub[1]：

米开朗基杨

2021/03/16

1.4K0

使用Bitfusion在K8s上共享GPU资源

kubernetes 容器容器镜像服务 https

注：微信公众号不按照时间排序，请关注公众号“亨利笔记”，并加星标以置顶，以免错过更新。

Henry Zhang

2021/08/05

1.9K1

GPU技术_支持nvlink的显卡

gpu intel nvidia p2p x86

上一篇文章《浅析GPU通信技术（上）-GPUDirect P2P》中我们提到通过GPUDirect P2P技术可以大大提升GPU服务器单机的GPU通信性能，但是受限于PCI Expresss总线协议以及拓扑结构的一些限制，无法做到更高的带宽，为了解决这个问题，NVIDIA提出了NVLink总线协议。

全栈程序员站长

2022/11/17

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