使用MPS（Multi-Process Service,多进程服务）实现GPU共享和显存隔离能力
共享GPU调度支持通过NVIDIA MPS（Multi-Process Service）作为底层GPU隔离模块，实现多个Pod共享同一张GPU卡，并确保各Pod之间的显存隔离。本文将为您介绍如何启用NVIDIA MPS隔离功能，并将其与共享GPU调度组件集成使用。
通过ack-co-scheduler使用共享GPU调度
共享GPU调度作为一种资源管理策略，允许多个任务或进程共享同一GPU。您可以在注册集群中使用共享GPU调度，帮您解决传统GPU调度的资源浪费问题，从而提升GPU利用率。
在ACK Edge集群中使用共享GPU调度能力
通过共享GPU调度能力，您可以将多个Pod调度到同一张GPU卡上，以共享GPU的计算资源，从而提高GPU的利用率并节省成本。在实现GPU共享调度的同时，确保运行在同一张GPU上的多个容器之间能够互相隔离，并根据各自申请的资源使用量运行，避免某个容器的资源使用量超标，进而影响其他容器的正常工作。本文介绍如何在ACK Edge集群中使用共享GPU调度能力。
在Knative中使用GPU资源并开启共享GPU
如需在Knative中部署AI任务、高性能计算等需要GPU资源的工作负载，您可以在Knative Service中指定GPU规格，创建GPU实例。您也可以为节点开启共享GPU调度能力，允许多个Pod共享同一个GPU，提高GPU使用率。
跨命名空间共享数据集
Fluid利用Kubernetes的命名空间（Namespace）资源隔离特性，确保了数据集在计算任务与数据访问层面的安全控制，有效满足了跨团队数据隔离的需求。更进一步，Fluid实现了跨命名空间的数据访问及缓存资源共享，这意味着公开数据集能够在多个团队间复用，实现了单次缓存、多团队共享的高效模式，增强了数据的利用效率与管理的灵活性，为研发团队间的协同作业提供了便利。本文介绍如何配置跨命名空间共享...
当一个 Pod 中包含多个容器时，容器间共享一些重要的资源和环境，这使得它们能够更有效地协同工作和交互。
1.PID 命名空间：Pod 中的所有容器共享同一个 PID 命名空间，这意味着它们可以看到彼此的进程并且可以相互通信。这种共享使得在容器间进行进程管理更加方便。 2.网络命名空间：Pod 中的所有容器共享相同的网络命名空间，因此它们具有相同的网络标识符和 IP 地址。这使得它们之间的通信变得更加简单，而无需进行额外的网络配置。 3.IPC 命名空间：IPC 命名空间的共享允许容...
【Hello AI】GPU容器共享技术cGPU
GPU容器共享技术cGPU是阿里云基于内核虚拟GPU隔离的容器共享技术。即多个容器共享一张GPU卡，从而实现业务的安全隔离，提高GPU硬件资源的利用率并降低使用成本。为什么选择cGPU兼容性好不仅适配标准的Docker和Containerd工作方式，而且还无缝兼容Kubernetes工作方式。操作简单无需重编译AI应用，运行时无需替换CUDA库。资源灵活划分物理GPU的资源任意划分。例如，GPU....
Docker容器数据卷与数据共享持久化
【1】Docker容器数据卷Docker的理念：将运用与运行的环境打包形成容器运行 ，运行可以伴随着容器，但是我们对数据的要求希望是持久化的容器之间希望有可能共享数据Docker容器产生的数据，如果不通过docker commit生成新的镜像，使得数据做为镜像的一部分保存下来，那么当容器删除后，数据自然也就没有了。为了能保存数据在docker中我们使用数据卷，主要为了容器的持久化与容器间继承+共....
k8s教程（pod篇）-容器共享volume
同一个 Pod 中的多个容器能够共享Pod级别的存储卷 Volume。Volume 可以被定义为各种类型，多个容器各自进行挂载操作，将一个 Volume挂载为容器内部需要的目录，如图所示:在下面的例子中，在 Pod 内包含两个容器：tomcat 和 busybox，在 Pod 级别设置 Volume “app-logs”，用于 tomcat 容器向其中写日志文件，busybox 容器从中读日志文....
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