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云原生的弹性 AI 训练系列之三:借助弹性伸缩的 Jupyter Notebook,大幅提高 GPU 利用率
高策,腾讯高级工程师,Kubeflow 训练和自动机器学习工作组 Tech Lead,负责腾讯云 TKE 在 AI 场景的产品研发和支持工作。 Jupyter Notebooks 在 Kubernetes 上部署往往需要绑定一张 GPU,而大多数时候 GPU 并没有被使用,因此利用率低下。为了解决这一问题,我们开源了 elastic-jupyter-operator[1],将占用 GPU 的 Kernel 组件单独部署,在长期空闲的情况下自动回收,释放占用的 GPU。这篇文章主要介绍了这一开源项目的使用方式
腾讯云原生
2022-04-14
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给容器设置内核参数
怎么给docker容器设置内核参数? 怎么给k8s POD设置内核参数? 为什么给容器设置某些内核参数之后,主机也会受影响?
腾讯云原生
2020-02-14
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