Author: xidianwangtao@gmail.com 注意事项 截止Kubernetes 1.8版本： 对GPU的支持还只是实验阶段，仍停留在Alpha特性，意味着还不建议在生产环境中使用Kubernetes管理和调度GPU资源。 只支持NVIDIA GPUs。 Pods不能共用同一块GPU，即使同一个Pod内不同的Containers之间也不能共用同一块GPU。这是Kubernetes目前对GPU支持最难以接受的一点。因为一块PU价格是很昂贵的，一个训练进程通常是无法完全利用满一块GPU的
作为为数不多的支持 GPU 的向量数据库产品，Milvus 2.3 在吞吐量和低延迟方面都带来了显著的变化，尤其是与此前的 CPU 版本相比，不仅吞吐量提高了 10 倍，还能将延迟控制在极低的水准。
本文主要介绍安装docker-ce与nvidia-docker的过程。注意不是docker.io, 因为nvidia-docker是基于docker-ce的，ce比io要新。
随着大语言模型(LLM)时代的到来，我一直想玩玩一些开源的自托管小工具。我正在使用一台老工作站作为家庭实验室，方便的是它安装了一个老的 NVIDIA GPU。由于我正在运行一个 Kubernetes 集群，我希望将 GPU 暴露给工作负载，以便利用现有的基础设施轻松托管、调度和部署 GPU 助力的应用程序。
这个链接指向的是Launchpad上的一个个人仓库，名为nvidia-legacy，由用户kelebek333维护。Launchpad是Ubuntu社区的一个网站，它提供了托管项目、构建软件包、跟踪bug等功能。
保持更新版本迁移至 - Docker - 基于NVIDIA-Docker的Caffe-GPU环境搭建
在本次 workshop 中，我们介绍了如何使用 K3S 在 AWS 上设置支持 GPU 的 Kubernetes 集群，安装 NVIDIA 驱动和插件，以及部署验证测试运行 GPU 工作负载。
在面向 AI 开发的大趋势下，容器化可以将环境无缝迁移，将配置环境的成本无限降低。但是，在容器中配置 CUDA 并运行 TensorFlow 一段时间内确实是个比较麻烦的时候，所以我们这里就介绍和使用它。
大家好，我是三十一[0]，最近北京也出现疫情了，昨晚公司大楼临时管控，测核酸折腾到小一点才到家。前两天的抢菜、囤菜，加上这次的管控经历，这次真有些慌了。。。
Docker 容器不会自动看到您系统的 GPU。这会导致依赖 GPU 的工作负载（例如机器学习框架）的性能降低。以下是将主机的 NVIDIA GPU 公开给容器的方法。
一、Ubunutu20.4系统设置root登录及密钥登录 1、进入服务器主界面，将系统更换为Ubuntu20.4 https://console.cloud.tencent.com/cvm/insta
k8s 1.10之前需要在kube-apiserver、kube-controller-manager、kube-scheduler、kubelet中开启如下feature，如果不是首次部署的话，重启以上所有组件：
开启特权模式（--privileged）的容器，在使用nvidia GPU时，无法通过cAdvisor获取GPU相关的metrics信息。Google大法可以搜到相关的Issue，于2018年提出，至今仍处于Open状态（给cAdvisor贡献代码的机会），由于涉及到的内容较多，分为三篇来讲。
什么是 NVIDIA GPU OPERATOR？了解其安装、功能以及如何在 Kubernetes 环境中有效管理 GPU 资源以扩展 AI/ML 工作负载。
选自 hackernoon 机器之心编译 参与：黄小天、路雪 Docker 有很多优势，但是在数据科学和深度学习方面，使用 Docker 也存在一些阻碍。本文介绍了一系列 Docker 实用工具，以及 GPU-ready 样板文件，让我们看看 Docker Compose + GPU + TensorFlow 能产生什么奇特效果吧。 Docker 很棒——越来越多的人在开发与分布中使用它。Docker 有很多优势：即时环境设置、独立于平台的 app、现成的解决方案、更好的版本控制、简化的维护。 但是在数据科
近期又继续在I7+GTX950M的笔记本上折腾起了archlinux。想起去年在manjaro安装NVIDIA显卡的时候导致无法开机，当时驱动是在NVIDIA官网下载的，可能方法不对。近期又在笔记本上折腾archlinux，不打算使用manjaro了。archlinux的安装虽然繁琐，但对与喜欢折腾的人来说这也算是一种乐趣吧。写一篇文章用来记录自己操作的过程，方便后续安装使用。
Kubernetes 实现了 Device Plugins[1] 以允许 Pod 访问类似 GPU 这类特殊的硬件功能特性。作为运维管理人员，你要在节点上安装来自对应硬件厂商的 GPU 驱动程序，并运行来自 GPU 厂商的对应的设备插件。
这段时间，不论是 NLP 模型，还是 CV 模型，都得到了极大的发展。有不少模型甚至可以愉快的在本地运行，并且有着不错的效果。所以，经常有小伙伴对于硬件选择，基础环境准备有这样、那样的问题。
nvidia-smi是一个用于管理和监控NVIDIA GPU（图形处理器）的命令行实用程序。它提供了一个简单而强大的方式来查看GPU的使用情况、温度、内存占用等信息，以及进行一些基本的管理操作。 本篇文章将介绍如何使用nvidia-smi以及常见的用法和参数选项。
温馨提示：要看高清无码套图，请使用手机打开并单击图片放大查看。 Fayson的github： https://github.com/fayson/cdhproject 提示：代码块部分可以左右滑动查看噢 GPU是一种专门的处理器，对于加速高度并行化的计算密集型工作负载效果非常明显，尤其是在深度学习领域。理想的情况是你将GPU和CPU结合起来用于数据工程和数据科学的工作负载。典型的机器学习工作流程涉及数据准备、模型训练、模型评分和模型拟合。你可以在工作流程的每个阶段使用现有的通用CPU，并可选择性的使用专用G
NVIDIA是GPU（图形处理器）的发明者，也是人工智能计算的引领者。我们创建了世界上最大的游戏平台和世界上最快的超级计算机。
Docker是一个开源的应用容器引擎——越来越多的人将它用于开发和分发上。即时环境设置、平台独立应用、即时解决方案、更好的版本控制、简化维护。可以说Docker是有很多好处的。 但是，当涉及到数据科学和深度学习时，你必须记住所有Docker标志，以便在主机和容器之间共享端口和文件，从而创建不必要的run.sh脚本，并且处理CUDA版本和GPU共享。如果你见过下面这个错误，你就会知道这个错误带来的麻烦: $ nvidia-smi Failed to initialize NVML: Driver/libr
https://download.docker.com/linux/static/stable/x86_64/
相信使用电脑的人，都用过控制面板的该项功能。第一点，这项功能会很方便，第二点，这是电脑在装驱动时，就会自动下载的，并且如果删除了，是无法继续使用驱动的。今天，跟大家一起来了解nvidia控制面板，这是非常好用的功能，告诉大家使用错误怎么办？例如nvidia控制面板打不开是为什么？
两周前，Facebook大张旗鼓地开源了Caffe2深度学习框架，它在英伟达DGX-1平台上的高性能表现极为亮眼。 Google立刻动手反制，没几天就给出新版的TensorFlow测试数据，在性能上开始压制Caffe2。 由此看来，要在人工智能上赶超Google，Facebook仅仅靠模仿还是不够的，而Google也绝不甘心坐以待毙。 不管怎么说，留给Facebook的时间不多了。 我们先来对比一下双方的测试结果：除了VGG16模型测试中的8核数据，其余结果上TensorFlow均处于优势。
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https://ark.intel.com/content/www/cn/zh/ark/products/133293/intel-z390-chipset.html
Management PCI-Express Runtime D3 (RTD3) Power Management是一种用于管理PCI-Express设备的低功耗模式的技术RTD3是一种睡眠状态，当PCI-Express设备处于空闲状态时，可以将其置于低功耗模式，以减少能源消耗和热量产生。英伟达™（NVIDIA®）图形处理器有许多省电机制。其中一些机制会降低芯片不同部分的时钟和电压，在某些情况下还会完全关闭芯片部分的时钟或电源，但不会影响功能或继续运行，只是速度较慢。然而，英伟达™（NVIDIA®）GPU 的最低能耗状态需要关闭整个芯片的电源，通常是通过调用 ACPI 来实现。这显然会影响功能。在关机状态下，GPU 无法运行任何功能。必须注意的是，只有在 GPU 上没有运行任何工作负载的情况下才能进入这种状态，而且在试图开始工作或进行任何内存映射 I/O (MMIO) 访问之前，必须先重新开启 GPU 并恢复任何必要的状态。
本文介绍Docker使用和管理的常用命令，包括镜像的导入导出和使用、容器的使用和暂停、容器的运行和创建日志等。
该文介绍了在Ubuntu 16.04系统中，安装NVIDIA GTX965M显卡驱动的方法，通过PPA源安装，禁用nouveau驱动，并更新内核，即可成功安装。安装完成后，重启系统，登录死机现象消失，系统运行正常。
在本视频中，NVIDIA将向您展示如何直接在 Google Colab 上快速启动NVIDIA TAO 工具包笔记本来训练 AI 模型，而无需设置任何基础设施。
Jetson Xavier NX模组已经上市了Jetson AGX Xavier NX模组初步踩坑记
CUDA：Installation Guide Windows :: CUDA Toolkit Documentation
nvidia-docker安装需要安装Docker- CE、NVIDIA Container Toolkit
选自TensorFlow.org 机器之心编译 参与：蒋思源、黄小天 自 TensorFlow 1.0 发布以来，越来越多的机器学习研究者和爱好者加入到这一阵营中，而 TensorFlow 近日官方又发表了该基准。因此本文通过将一系列的图像分类模型放在多个平台上测试，希望得出一些重要结果并为 TensorFlow 社区提供可信的参考。不仅如此，同时在本文最后一节中还将给出测试进行的细节和所使用脚本的链接。 图像分类模型的测试结果 InceptionV3、ResNet-50、ResNet-152、VGG16
在本集中，NVIDIA Jetson团队的开发人员Dustin Franklin向您展示了如何在Jetson Nano上执行实时对象检测。
来源丨https://learnopencv.com/how-to-use-opencv-dnn-module-with-nvidia-gpu-on-windows
之前我们整理了NVIDIA深度学习中心（DLI）的免费课程：快来解锁NVIDIA深度学习培训中心（DLI）“薅羊毛”课程 今天NVIDIA DLI又增加了一门新的课程，不仅免费，还是中文课程，更重要的是，还有证书可以拿哟！ 本课程中的材料和说明涵盖入门知识，可助您轻松上手，并利用您自有 NVIDIA® Jetson Nano 上的 DeepStream 运行相关应用。其中还附有其他资源的链接，以便您能深入探索让您感兴趣的相关话题。在本课程中，您将参照示例应用修改自己的应用，提供自定义输出结果，以此探索
本教程将为您提供在Windows、Mac和Linux系统上安装和配置GPU版本的PyTorch（CUDA 12.1）的详细步骤。我们将使用清华大学开源软件镜像站作为软件源以加快下载速度。在今天的学习中，您将学会如何在不同操作系统上轻松安装和配置深度学习框架PyTorch，为您的AI项目做好准备。
NIM（NVIDIA 推理微服务）是一个虚拟化容器，用于提供 AI 功能；该技术将为 NVIDIA AI 应用商店提供支持。
本次NANO Hackathon活动主要向用户推广在JetsonNANO平台上利用TensorRT，TransferLearning Toolkit（TLT）这两个开发工具，在实际应用中解决深度学习推理和训练上的问题。本次活动以口罩检测为主题，学生利用TransferLearning Toolkit训练ssd_mobilenet_v2等目标检测模型，并把训练好的模型利用TensorRT部署在Jetson NANO平台上来对视频进行人脸口罩检测。以下是从活动的微信群，webex会议等渠道收集概括的学生提出的问题。主要帮助学生解决了环境部署，API调用，代码调优等方面产生的问题。
新买回来的不带水冷公版GPU，在满负载运行的时候，温度从室温马上飙升到85度，而且模型训练不是几分钟完事，很有可能要长期保持在高温状态下运行，让如此昂贵的GPU一直发烧真是让人太心疼！ 首先得到知乎上
在本系列的上一篇博客文章中，我们探索了将GPU用于数据科学工作流的好处，并演示了如何在Cloudera Machine Learning（CML）中设置会话以访问NVIDIA GPU来加速机器学习项目。尽管将GPU用于复杂和大型任务的省时潜力巨大，但设置这些环境和任务（例如整理NVIDIA驱动程序，管理CUDA版本以及为特定项目需求部署自定义引擎）可能既耗时又充满挑战。为了简化这些流程，并使数据科学家更快地在ML用例上工作，我们简化了在CML中本地配置和利用NVIDIA GPU的工作。在接下来的部分中，我们将为您提供三种简单的方法，使数据科学团队可以开始使用GPU来为CML中的深度学习模型提供支持。
NVIDIA公众号发布了一系列Jetson NANO 2GB的教程，我们做了一个整理：
如果您是一位使用NVIDIA Jetson开发套件的开发者，您可能已经熟悉NVIDIA SDK Manager。这是一个强大的工具，简化了NVIDIA JetPack SDK的安装过程，让您可以快速设置开发环境，并立即开始项目。但是，您是否知道SDK Manager现在提供了更多的灵活性和定制化选项？让我们深入了解详情，探索如何根据您的特定需求定制安装过程。
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