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。
详细讲述Yolov5从下载、配置及如何使用GPU运行
前言自我感觉写得较为详细了,如果有不对的地方,或者报错的地方,可以私信我,我尽力提供帮助。当然希望你是确定自己完整了阅读了这篇小博客,以及通过搜索引擎查询了相关问题,仍然没有解决的话,那么我觉得我们是可以进行交流的。cuda部分环境的安装,没有做记录(不太好重装,下次换电脑的时候再写),当下可能还是需要各位朋友自己去准备一下,我在博客中也给出了相关的文章可供参考。笔者此次所编写的为系列文章,涵盖....

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