对于GPU资源只能设置`limit`,这意味着`requests`不可以单独使用,要么只设置`limit`、要么同时设置二者,但二者值必须相等,不可以只设置`request`而不设置`limit`。- pod及容器之间,不可以共享GPU,且GPU也不可以过量分配(所以我们线上的程序采用`daemonSet`方式运行)。- 不允许以小数请求GPU资源分配。## Kubernetes如何管理GPU资源### 扩展资源(Extended Resources)和CPU资源不同的是,硬件加速设备类型有多种,比...
Linux 平台 ——选择 Linux 作为部署平台的主要原因是其稳定性和广泛的应用领域。我在一台配备 NVIDIA GPU 的 Linux 服务器上进行了部署。确保系统环境中已经安装了必要的 GPU 驱动和 CUDA 工具包,这对于 BMF ... 下面是一个简单的 Python 示例代码,展示了如何使用 BMF 进行视频处理。使用 Python 接口创建一个视频处理流程,包括视频输入、转码和输出。BMF 的跨语言接口使得团队内不同成员可以选择自己熟悉的语言进行开发,提高...
前端需要适配多样化的终端硬件。- 同时,根据信通院云计算白皮书(2021)统计,2020年我国计划使用边缘计算的企业53.8% 。企业的业务形态也在不断发生变化,从单点部署向集群部署、云中心甚至云边混合部署演进,**应用... GPU 等实例规格,满足视频直播、实时音视频、云游戏、AR/VR 等多样化场景需求。结合不同的组件能力,提供高效的网络接入和安全防护保障。同时,边缘计算节点也在持续推进产品的更新迭代,实现更丰富的产品功能和更强大...
**ToDesk** **云电脑**是远程控制软件ToDesk在三周年隆重推出的一款云电脑产品。其提供NVIDIA GPU芯片和高速内存,并采用灵活参考帧、自适应内容编码、GPU硬件加速、 ZeroSync引擎、SD-WAN等技术,确保用户获得最佳的... 不知道是什么原因,运行过程中有时可能出现不稳定的情况,对游戏体验有所影响。 无影云电脑作为阿里云旗下的产品,得益于阿里云强大的技术支持和品牌信誉,提供了丰富的配置选项,能够满足不同用户的需求。其高安...
GPU加速BMF完整支持GPU硬件,提供CPU到GPU的数据传输。我们可以实现视频解码和视频过滤等任务的GPU加速,显著提升处理效率。它还支持不同框架如CUDA和OpenCL之间的异构计算。从这些建议简单实验开始, 开发者就可以感受到BMF模块化设计及其强大的处理能力。同时,它提供Python、C++和Go三种语言接口,语法简洁易用,无门槛上手。通过这些基础功能,我们已经看到BMF在视频管道工程中的广阔地平线。> 深入原理学习如何创建自己的...
本文主描述 GPU 实例硬件相关问题及其解决方法。 如何判断和处理硬件相关故障?GPU实例相比普通云服务器实例,增加了较多的外设,包括GPU、RDMA网络直通网卡、本地盘等。因此,除普通云服务器可能发生的常见问题外,还有... 根据GPU显卡判断架构类型,具体如下表所示。 架构类型 GPU卡 实例规格 Ampere 架构 A100 不同规格挂载的GPU卡不同,具体请参见实例规格清单。 A800 A30 A10 Volt 架构 V100 Turing 架构 T4 如何查看Remapped Rows...
如何判断和处理硬件相关故障?GPU实例相比普通云服务器实例,增加了较多的外设,包括GPU、RDMA网络直通网卡、本地盘等。因此,除普通云服务器可能发生的常见问题外,还有如GPU、直通网卡以及PCIe链路上发生的亚健康或故... 根据GPU显卡判断架构类型,具体如下表所示。 架构类型 GPU卡 实例规格 Ampere 架构 A100 不同规格挂载的GPU卡不同,具体请参见实例规格清单。 A800 A30 A10 Volt 架构 V100 Turing 架构 T4 如何查看Remapped Rows...
其本质是利用一种逻辑将另一种逻辑进行抽象出来。** 也就是用某种技术,将硬件的算力逻辑化,再具象成能多个独立且相互隔离的逻辑主机。怎么理解虚拟化呢?比方说最早的时候,大家把业务跑在服务器上面。但物理机就那么几个规格,有些业务可能只用到一半的资源,那能不能把空载的另一半也利用起来呢?虚拟化就让我们可以在一台物理机上跑很多虚机,虚机有不同的操作系统,它们之间互相隔离且彼此独立。使用上和物理机没有区别,称之为...
我们主要在两方面做了投入:一是高性能计算和存储的规模化调度;二是模型分布式训练的加速。### 高性能计算和存储的规模化调度——挑战#### 计算侧在高性能计算方面,调度的挑战是非常大的。前面已经说过,我们的需求多种多样,这就导致在计算侧,首先会有各种新硬件。比如有 CPU 也有 GPU,还有多种不同类型的网卡。同时云原生的虚拟化也会产生损耗。火山引擎机器学习平台公有云上的系统,云原生本身会带来一些虚拟化损耗,比如...
一般会去管理一个机房或者是管理多个Region,这样是比较常见的。但是边缘机房,第一个我们叫资源分散。因为边缘的IDC机房分布太多了,有几百个,甚至上千个IDC机房。而且不同的IDC机房物理环境、硬件环境,甚至服务器数... 希望按照不同时间片动态调度出来算力资源,这样可以大大减少成本,或者某些场景需要跨节点容灾调度,我们后续也会重点建设弹性调度的产品技术能力。此外像AI、推理,这些场景,需要对应的GPU容器实例,这个时候我们也会...
高清视频编解码等,通过这种方式实现“瘦终端”的概念,帮助业务摆脱终端硬件的异构问题。- 最后,从**边缘计算**角度来说,边缘和中心最大的区别是边缘计算节点可以覆盖除北上广深外,全国各省市、运营商的边缘节点... 高清音视频编解码服务放到边缘运行。通过边缘资源的标准服务器 CPU 和 GPU 去执行计算任务,从而优化终端的硬件形态以及业务的普适性。这个模型比较适用于云游戏、云桌面、云机顶盒,以及直播场景里面的一些高性能特...
当下的云原生基础设施已不再局限于传统的硬件,也包含了 GPU、RDMA 等各种新兴的异构设备,以及精细化的设备管理方式。如[第一篇文章](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzk0NDMzNjkxNw==&mid=2247485050&idx=1... 为其分配一个最优的 GPU 组合。本质上是一个 **最优化问题**。### **(一)目标函数**Kubernetes 调度器的调度单元是 Pod,一个 Pod 只能调度到一个节点,而一个 Pod 中不同的 Container 可以调度到多张 GP...
包括基于Python的CPU与GPU进程自动隔离的推理服务框架,以及对推理模型进行转TensorRT优化的调试工具。此外针对不同的推理服务性能瓶颈,我们还梳理了各种实战优化技巧,比如CPU与GPU分离,TensorRT开启半精度优化,同... TensorRT是由英伟达公司推出的一款用于高性能深度学习模型推理的软件开发工具包,可以把经过优化后的深度学习模型构建成推理引擎部署在实际的生产环境中。TensorRT提供基于硬件级别的推理引擎性能优化。下图为业界...