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在 Kubernetes 中，如何动态配置本地存储？

作为 Kubernetes 社区 sig-storage 的贡献者之一，才云科技在新版本中推出了基于 Local PV 的本地存储功能，为企业结合多种通用、专用存储解决方案满足使用需求提供了更强大的支撑...发布 | 才云 Caicloud 作者 | iawia002 在企业 IT 架构转型的过程中，存储一直是个不可避免的大问题。...，选择存储量足够大的节点，能够将使用本地存储的 Pod 调度到正确的拓扑域上，例如上面例子中的一个节点或者一个特定的区域。...创建 StorageClass 时需要选择的节点和磁盘等信息会先记录在 parameters 中，数据结构定义如下（JSON 格式化成普通字符串后存储在 parameters 中）： ?...原因如下： 其一，我们需要自定义的结构化数据； 其二，我们把本地存储作为一种扩展资源。它区别于 CPU 和内存，包含了类型、节点和磁盘等众多属性，并且一个节点可以关联多个本地存储资源。

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在 Kubernetes 中，如何动态配置本地存储？

在企业 IT 架构转型的过程中，存储一直是个不可避免的大问题。 Kubernetes 中使用节点的本地存储资源有 emptyDir、hostPath、Local PV 等几种方式。...，选择存储量足够大的节点，能够将使用本地存储的 Pod 调度到正确的拓扑域上，例如上面例子中的一个节点或者一个特定的区域。...为了方便对本地存储节点的磁盘进行管理，本地存储功能的底层选择使用 LVM 来实现。LVM 是 Linux 环境下对磁盘分区进行管理的一种机制，是建立在硬盘和分区之上的一个逻辑层，具有很高的灵活性。...创建 StorageClass 时需要选择的节点和磁盘等信息会先记录在 parameters 中，数据结构定义如下（JSON 格式化成普通字符串后存储在 parameters 中）： ?...原因如下： 其一，我们需要自定义的结构化数据； 其二，我们把本地存储作为一种扩展资源。它区别于 CPU 和内存，包含了类型、节点和磁盘等众多属性，并且一个节点可以关联多个本地存储资源。

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    OpenCV二维Mat数组（二级指针）在CUDA中的使用

    在写CUDA核函数的时候形参往往会有很多个，动辄达到10-20个，如果能够在CPU中提前把数据组织好，比如使用二维数组，这样能够省去很多参数，在核函数中可以使用二维数组那样去取数据简化代码结构。...当然使用二维数据会增加GPU内存的访问次数，不可避免会影响效率，这个不是今天讨论的重点了。 　　举两个代码栗子来说明二维数组在CUDA中的使用（亲测可用）： 1....（2）在设备端（GPU）上同样建立二级指针d_A、d_C和一级指针d_dataA、d_dataC，并分配GPU内存，原理同上，不过指向的内存都是GPU中的内存。...（3）通过主机端一级指针dataA将输入数据保存到CPU中的二维数组中。 （4）关键一步：将设备端一级指针的地址，保存到主机端二级指针指向的CPU内存中。...数组示例 输入：图像Lena.jpg 输出：图像moon.jpg 函数功能：求两幅图像加权和 　　原理和上面一样，流程上的差别就是输入的二维数据是下面两幅图像数据，然后在CUDA中进行加权求和。

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    【Linux 内核 内存管理】内存管理架构 ⑤ ( sbrk 内存分配系统调用代码示例 | 在 procpidmaps 中查看进程堆内存详情 )

    文章目录 一、sbrk 内存分配系统调用代码示例 二、在 /proc/pid/maps 中查看进程堆内存详情 本篇博客调用 sbrk 系统调用函数 , 申请并修改 堆内存 , 并在 /proc/pid/...maps 中查看该进程的 堆内存 ; 一、sbrk 内存分配系统调用代码示例 ---- sbrk 系统调用函数 , 作用是 修改程序 BSS 段大小 ; 函数原型如下 : #include <unistd.h..., 指针始终没有改变 , 一直都是 0x203e000 地址 ; 如果使用新的指针 p_new 接收 sbrk 系统调用返回的堆内存指针 , 则分配的是新的地址 ; 二、在 /proc/pid/maps...中查看进程堆内存详情 ---- 在上一节 , 已经打印出进程的 PID 为 4829 , 根据该 PID , 可以直接获取该进程的内存情况 , 执行 cat /proc/4829/maps 命令...0x2060000 ; 在 /proc/4829/maps 文件中 , 堆内存的区域是 0203e000-02060000 , 与打印出的值相对应 ; 0203e000-02060000 rw-p 00000000

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    【Linux 内核 内存管理】分区伙伴分配器 ⑥ ( zone 结构体中水线控制相关成员 | 在 Ubuntu 中查看内存区域水位线 )

    文章目录 一、zone 结构体中水线控制相关成员 ( managed_pages | spanned_pages | present_pages ) 二、在 Ubuntu 中查看内存区域水位线 上一篇博客...【Linux 内核 内存管理】分区伙伴分配器 ⑤ ( 区域水线 | 区域水线数据结构 zone_watermarks 枚举 | 内存区域 zone 中的区域水线 watermark 成员 ) 中讲解了...( managed_pages | spanned_pages | present_pages ) ---- 在 linux 内核源码中 描述 " 内存区域 " 的结构体 struct zone 中...无空洞 ) > managed_pages ( 伙伴分配器管理的物理页数 ) 参考 【Linux 内核 内存管理】物理内存组织结构 ④ ( 内存区域 zone 简介 | zone 结构体源码分析 |...Ubuntu 中查看内存区域水位线 ---- 在 Ubuntu 的 命令行 中 , 执行 cat /proc/zoneinfo 命令 , 查看 " 内存区域 " 信息 ; 输出内容中 , 其中 Normal

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    从头开始进行CUDA编程：Numba并行编程的基本概念

    我们首先写一个简单的函数，它接受两个数字相加然后将它们存储在第三个参数的第一个元素上。...第一个需要注意的是内核(启动线程的GPU函数)不能返回值。所以需要通过传递输入和输出来解决这个问题。这是C中常见的模式，但在Python中并不常见。 在调用内核之前，需要首先在设备上创建一个数组。...对于多线程处理，最需要弄清楚是如何将线程下标映射到数组下标（因为每个线程要独立处理部分数据）。...Grid-stride循环 在每个网格的块数超过硬件限制但显存中可以容纳完整数组的情况下，可以使用一个线程来处理数组中的多个元素，这种方法被称为Grid-stride。...在 CUDA 内核中添加一个循环来处理多个输入元素，这个循环的步幅等于网格中的线程数。

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    一文揭开 NVIDIA CUDA 神秘面纱

    合理的内存分配策略可以有效提高内存使用效率，防止 GPU 内存溢出。 （3）内核配置与调度：在主机代码中，开发者可以配置内核启动参数（如线程数和线程块数）并决定内核在 GPU 上的执行方式。...示例：在矩阵乘法中，两个矩阵的元素可以存储在全局内存中，以便所有线程都可以访问。...共享内存是线程块内线程共享的，适合存储需要在一个线程块内频繁访问的数据。由于它存储在各自的块内，每个块内的线程可以在共享内存中快速读写数据，从而减少对全局内存的访问。...（Local Memory） 本地内存是分配给每个线程的私有内存，主要用于存储线程的私有变量。...通常情况下，本地内存适用于存储线程的临时变量、私有数据或不适合在寄存器中保存的数据。 示例：对于复杂计算中的中间变量，可以放置在本地内存中，以便线程之间不发生冲突。

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    【知识】详细介绍 CUDA Samples 示例工程

    simpleMultiGPU 这个应用程序展示了如何使用新的 CUDA 4.0 API 进行 CUDA 上下文管理和多线程访问，以在多 GPU 上运行 CUDA 内核。...此部分的示例展示了与 CUDA 相关的概念以及解决常见问题的方法。例如，如何有效地管理内存、优化线程调度、处理并行计算中的常见挑战等。...threadFenceReduction 这个示例展示了如何使用线程栅栏内在函数对值数组进行归约操作，以在单个内核中生成单个值（而不是像“reduction”CUDA 示例中那样调用两个或更多内核...两个 CPU 线程将 NvSciBuf 和 NvSciSync 导入 CUDA，以在 ppm 图像上执行两个图像处理算法——第一个线程中的图像旋转和第二个线程中的旋转图像的 rgba 到灰度转换。...程序在 CUDA 内核中创建 DX12 顶点缓冲区中的正弦波，并使用 DirectX12 栅栏在 DX12 和 CUDA 之间进行同步。然后，Direct3D 在屏幕上渲染结果。

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    从头开始进行CUDA编程：原子指令和互斥锁

    @cuda.jit def add_one(x): x[0] = x[0] + 1 当我们用一个线程块启动这个内核时，我们将在输入数组中存储一个值1。...由于我们是在GPU上进行操作，所以这里将使用数组代替字典，并且将存储所有 128 个 ASCII 字符，而不是存储 26 个字母。 在此之前，我们需要将字符串转换为“数字”数组。...为了提高速度，我们可以在共享内存数组中计算局部直方图 共享数组位于芯片上，因此读/写速度更快 共享数组对每个线程块都是本地的，访问的线程更少，竞争就少。 这里我们假设字符是均匀分布的。...在内核函数的最后，我们需要对所有本地结果求和。由于有 32 × 80 = 2,560 个块，这意味着有 2,560 个线程尝试写入全局内存。所需需要确保每个线程只执行一次。...一个线程调用__threadfence后，该线程在该语句前对全局存储器或共享存储器的访问已经全部完成，执行结果对grid中的所有线程可见。

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    英伟达CUDA加速功能常见问题及内存管理策略

    CUDA编程模型包括： 内核函数：在GPU上执行的函数，由多个线程并行调用。 线程块和网格：线程按照块的形式组织，多个线程块组成一个网格，每个块内的线程可以协作执行。...类型不匹配 在CUDA内核调用中传递错误类型的参数。 内核调用失败 内核可能因各种原因（如越界访问）而失败，不总是立即抛出错误。...非确定性行为 在某些情况下，由于并行性，相同的代码可能产生不同的结果。 性能调优 线程和块配置 不当的线程和块配置可能影响性能。 内存访问模式 不连续的内存访问会导致低效的性能。...跨平台兼容性 CUDA是NVIDIA专有的，因此代码可能无法在AMD或Intel GPU上运行。 其他问题 多GPU配置 在多GPU系统中管理设备ID和PCI地址。...合理使用内存类型 将频繁访问的数据存储在共享内存中。 使用寄存器存储经常使用的变量。 如果数据是只读的并且访问模式具有局部性，考虑使用纹理内存。

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    【Linux 内核】Linux 操作系统结构 ( Linux 内核在操作系统中的层级 | Linux 内核子系统及关系 | 进程调度 | 内存管理 | 虚拟文件系统 | 网络管理 | 进程间通信 )

    文章目录 一、Linux 内核在操作系统中的层级 二、Linux 内核子系统 三、Linux 内核子系统之间的关系 一、Linux 内核在操作系统中的层级 ---- Linux 内核 所在层级 : 整个计算机系统中..., 由下到上介绍 : 计算机硬件 处于最底层 ; 计算机硬件 上面一层是 Linux 内核 , 计算机的所有硬件操作都要经过内核 , 内核是 抽象资源操作 与 具体硬件操作细节 之间的接口 ; Linux...: 多个应用程序进程 安全地 访问内存 ; 该子系统分为 硬件有关部分 和 硬件无关部分 ; 硬件无关部分提供了内存映射与虚拟内存机制 , 硬件有关部分 就是 管理真实的内存硬件 ; 虚拟文件系统 (...---- 进程调度 依赖于 内存管理 模块 , 内存管理 依赖于 虚拟文件系统 和 进程调度 两个模块 , 虚拟文件系统 依赖于 内存管理 , 内存调度 , 网络管理 模块 , 网络管理 依赖于 进程调度...模块 ; 进程间通信 依赖于 内存管理 和 进程调度 两个子系统模块 , 进程调度 与 内存管理 这两个子系统之间 是相互依赖的 , 内存管理 与 虚拟文件系统 之间 相互依赖 ,

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    从头开始进行CUDA编程：线程间协作的常见技术

    所以在本篇文章的Numba代码中，我们将介绍一些允许线程在计算中协作的常见技术。...上图就是对数组元素求和的“分而治之”方法。 如何在 GPU 上做到这一点呢？首先需要将数组拆分为块。每个数组块将只对应一个具有固定数量的线程的CUDA块。在每个块中，每个线程可以对多个数组元素求和。...请参阅此表中的“每个线程块的最大共享内存量”项。...内核通常依赖于较小的函数，这些函数在GPU中定义，只能访问GPU数组。这些被称为设备函数（Device functions）。与内核函数不同的是，它们可以返回值。...我们将展示一个跨不同内核使用设备函数的示例。该示例还将展示在使用共享数组时同步线程的重要性。 在CUDA的新版本中，内核可以启动其他内核。

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    教程 | 如何在Julia编程中实现GPU加速

    唯一的区别出现在分配数组时，这会强制用户决定这一数组是存在于 CUDA 还是 OpenCL 设备上。关于这一点的更多信息，请参阅「内存」部分。...内存 GPU 具有自己的存储空间，包括显存（VRAM）、不同的高速缓存和寄存器。...在大约 1000 个 gpu 线程中的每一个创建和跟踪大量堆内存就会马上破坏性能增益，因此实现 GC 是得不偿失的。 使用 GPUArrays 可以作为在内核中分配数组的替代方法。...这意味着在不分配堆内存（仅创建 isbits 类型）的情况下运行的任何 Julia 函数，都可以应用于 GPUArray 的每个元素，并且多点调用会融合到一个内核调用中。...同时可以在 OpenCL 或 CUDA 设备上执行内核，从而提取出这些框架中的所有差异。 实现上述功能的函数名为 gpu_call。

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    CUDA 基础 01 - 概念

    软件 grid 概念 CUDA 采用异构编程模型，用于运行主机设备应用程序。它有一个类似于 OpenCL 的执行模型。在这个模型中，我们开始在主机设备上执行一个应用程序，这个设备通常是 CPU 核心。...当启动一个内核时，每个线程块的线程数量，并且指定了线程块的数量，这反过来又定义了所启动的 CUDA 线程的总数。...index 索引 CUDA 中的每个线程都与一个特定的索引相关联，因此它可以计算和访问数组中的内存位置。 举个例子： 其中有一个512个元素的数组。...每个线程都有一个索引 i，它执行 A 和 B 的第 i 个元素的乘法运算，然后将结果存储在 C 的第 i 个元素中。...每个线程将首先计算它必须访问的内存索引，然后继续进行计算。举个实际的例子，其中数组 A 和 B 的元素通过使用线程并行添加，结果存储在数组 C 中。

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    英伟达CUDA架构核心概念及入门示例

    - 网格（Grid）: 包含多个线程块，形成执行任务的整体结构。 3. 内存模型 - 全局内存: 所有线程均可访问，但访问速度相对较慢。...- 共享内存: 位于同一线程块内的线程共享，访问速度快，常用于减少内存访问延迟。 - 常量内存和纹理内存: 优化特定类型数据访问的内存类型。...- 寄存器: 最快速的存储，每个线程独有，但数量有限。 4....- 跟随安装向导完成安装过程，确保在安装选项中勾选你可能需要的组件，如cuDNN（用于深度学习）。 3..../vectorAdd 这个示例演示了如何在CUDA中定义一个简单的内核函数（`add`），在GPU上执行向量加法操作，并通过内存复制在主机（CPU）和设备（GPU）之间移动数据。

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    Udacity并行计算课程笔记-The GPU Programming Model

    cuda执行原理是CPU运行主程序，向GPU发送指示告诉它该做什么，那么系统就需要做如下的事情： 1.把CPU内存中的数据转移到GPU的内存中 2.将数据从GPU移回CPU (把数据从一个地方移到另一个地方命令为...cudaMemcpy) 3.在GPU上分配内存，在C语言中该命令是malloc，而在cuda中则是cudaMalloc 4.在GPU上调用以并行方式计算的程序，这些程序叫做内核。...正确选项解释： 选项2：回应CPU发来的请求，即对应上面的步骤2——将数据从GPU移回CPU 选项4：回应CPU发来的请求，即对应上面的步骤1——把CPU内存中的数据转移到GPU的内存中 选项5：计算由...四、A CUDA Program 典型的GPU算法流程： CPU在GPU上分配存储空间(cudaMalloc) CPU将输入数据拷贝到GPU(cudaMemcpy) CPU调用某些内核来监视这些在GPU...CPU for(i=0;i<64;i++){ out[i] = in[i] * in[i]; } 该段代码在CPU中执行，只有一个线程，它会循环64次，每次迭代做一个计算。

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    手把手教你如何用Julia做GPU编程（附代码）

    唯一的区别出现在分配数组时，这会强制你决定数组是否位于CUDA或OpenCL设备上。关于这一点的更多信息，请参阅内存部分。...为了更好地了解性能并查看与多线程CPU代码的比较，我收集了一些基准测试[2]。 内存（Memory） GPU具有自己的存储空间，包括视频存储器（VRAM），不同的高速缓存和寄存器。...在~1000 GPU线程中的每一个线程创建和跟踪大量堆内存将很快破坏性能增益，因此这实际上是不值得的。 作为内核中堆分配数组的替代方法，你可以使用GPUArrays。...它还允许你在OpenCL或CUDA设备上执行内核，从而抽象出这些框架中的任何差异。 使这成为可能的函数名为gpu_call。...GPU比线程示例展示的要复杂得多，因为硬件线程是在线程块中布局的——gpu_call在简单版本中抽象出来，但它也可以用于更复杂的启动配置： 1using CuArrays 2 3threads =

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