配置EAS服务使用GPU共享功能
在您使用专属资源组或灵骏智算资源配额部署服务时,EAS提供了GPU共享功能,以便充分利用资源。您只需在部署服务时打开GPU共享开关,系统便会在服务中部署虚拟化的GPU,EAS可以根据您配置的算力占比和使用显存来指定每个实例所需的资源。本文为您介绍如何配置GPU共享功能。
如何配置共享GPU调度节点选卡策略
默认情况,Pod分配GPU资源的顺序为先分配完节点上的一张GPU卡,再分配其他GPU卡,避免出现GPU资源碎片。但是在有的场景中,您希望让Pod调度到节点上时,尽量分散到各个GPU卡上,避免因为某张GPU卡坏掉影响的业务过多。本文介绍如何配置共享GPU调度节点选卡策略。
在GPU实例上启用eRDMA实现高效数据传输
GPU实例绑定弹性RDMA网卡(ERI)后,各GPU实例间在VPC网络下可以实现RDMA直通加速互连,相比传统的RDMA,eRDMA可以提供更高效的数据传输服务,有效提升GPU实例之间的通信效率并缩短任务处理时间。本文介绍如何在GPU实例上启用eRDMA。
配置共享GPU调度仅共享不隔离策略
在某些场景下,您可能不需要GPU隔离模块参与共享GPU调度。例如,有些业务应用自带显存限制能力。在这种情况下,使用GPU隔离模块可能不合适。对此,共享GPU调度支持某些节点不安装GPU隔离模块的选项。本文介绍如何配置共享GPU调度仅共享不隔离策略。
在GPU实例的Docker环境中快速配置eRDMA提升网络性能
eRDMA(Elastic Remote Direct Memory Access)是一种高性能网络通信技术,将eRDMA功能引入容器(Docker)环境可以实现容器应用程序绕过操作系统内核直接访问主机的物理eRDMA设备,从而提供更快的数据传输和通信效率,适用于在容器中需要大规模数据传输和高性能网络通信的应用场景。本文介绍如何使用eRDMA镜像在GPU实例上快速配置eRDMA。
新版本GPU加速的tensorflow库的配置方法
本文介绍在Anaconda环境中,配置可以用GPU运行的Python新版tensorflow库的方法。 在上一篇文章Anaconda配置Python新版本tensorflow库(CPU、GPU通用)的方法(https://blog.csdn.net/zhebushibiaoshifu/article/details/129285815)中,我们详细介绍了CPU、GPU通用的新版tensor....

Open-Dis的C++版本编译(CMake-gpu 3.21.4)以及SDL2和SDL_net库的配置使用
Open-DisOpen-Dis简介Dis是国防部,北约和联合国实时/虚拟世界建模和仿真中使用最广泛的协议之一。 Open-DIS是Java、javascript、python、 C ++和C#中标准的免费开源实现。 该项目使用BSD风格的开源许可证,该许可证是非病毒式和商业友好的。分布式交互仿真DIS是由仿真互操作性标准组织(SISO)开发并由IEEE批准的IEEE标准(IEEE-1278.1....

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