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kubernetes运行WASM负载

kubernetes运行WASM负载 WASM一般用在前端业务中,但目前有扩展到后端服务的趋势。本文使用Krustlet 将WASM服务部署到kubernetes。...简介 Krustlet 是一个可以kubernetes本地运行WebAssembly负载的工具。Krustlet作为kubernetes集群中的节点。...为了Krustlet 节点运行一个应用,首先必须将该应用编译为WebAssembly 格式,并推送到镜像仓库中。...get nodes -o wide,可以看到新增了一个节点ubuntu,该节点可以运行WebAssembly负载: # kubectl get node -owide NAME...,由此可以看出WASM和容器的区别:容器是需要基础镜像的,而WASM则不需要,它是一个可以跨平台运行的二进制文件,且需要特定的runtime工具运行

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Linux or windows 后台运行服务

为什么写这篇文章 直接原因是: 看到今天分享的另一篇文章 - Python 一行搭建文件服务器, 然后自己 Windows 上操作了一下,发现关闭命令行服务就停止运行了....随后搞了很久,终于让程序在后台跑起来了(关闭命令行不会自动退出) 联想到了以前经常在 Linux 搭建一些 C++编译的服务, 以前是直接 "..../服务名" 这样运行的(关闭命令行,服务即停止运行,很不方便),后来学到了 Linux 后台运行服务的技巧,很方便....Linux中, /dev/null是一个特殊的设备文件,它丢弃一切写入其中的数据 查看后台运行中的服务 运行 jobs -l 命令, 即可查看后台运行的程序以及它的 pid Windows 上操作...首先在windows启动python服务 第一步: 首先写一个bat脚本 第二步: 写一个vbs脚本(Visual Basic的脚本语言) 其实不需要了解具体语法, 拿来直接用即可 后台运行服务

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Windows使用Docker运行.NetCore

今天我们来说下如何在windows下使用docker运行.net core,既然是docker,那么我们首先得windows安装docker。...Windows安装 docker 有两种选择 : 1、docker for windows 2、docker toolbox 区别: docker for windows-64位Windows 10...运行以下命令: Enable-WindowsOptionalFeature -Online -FeatureName Microsoft-Hyper-V -All 现在我们再来启动即可,右下角也会有一个图标...我们可以运行一下.net core看一下出来的页面效果,到现在我们需要的.net core的事例已经准备好了,我们现在开始docker 中部署了。...然后我们发现在执行到第六步的时候报错了,说什么该路径找不到该文件 ? 我也卡在这里卡了很久,最后发现路径拼接起来不对。

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FPGA 运行 eBPF XDP 应用

而网卡带宽目前仍在飞速增长,目前已经出现 200G 带宽的网卡,这势必需要消耗更多的 CPU 资源来进行 XDP 程序的运行 CPU 资源如果用来处理业务逻辑会带来更高的价值收益,大量 CPU 资源用来处理网络数据包消费比会比较低...面临的挑战 理论看只要在 FPGA 实现一个能够运行 eBPF 指令的 IP core,通过 Linux 已有的机制把指令 offload 到硬件就可以了,但实际应用中会碰到另一个性能问题,那就是...解决方法 接下来作者主要介绍如何针对 eBPF 指令 FPGA 运行进行优化。...Katran 作为测试应用,对比同样的应用在 FPGA 和 运行在 1.2GHz,2.1Ghz 和 3.7GHz CPU 的性能对比。...延迟测试中由于 FPGA 相对 CPU 少了数据传输时间,普遍延迟只有 CPU 的十分之一甚至更低 Linux XDP example 测试中吞吐量大概和 2.1GHz CPU 单核处理能力相当

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Ubuntu启动并运行Hadoop

Hadoop是一个用Java编写的框架,它允许大型商品硬件集群以分布式方式处理大型数据集。...7. $ hadoop 独立模式 Hadoop被默认配置为以单个Java进程运行,该进程非分布式模式下运行。独立模式很容易进行测试和调试,所以开发阶段通常很有用。...由于Hadoop的默认属性设置为独立模式,并且没有Hadoop后台进程可以运行,所以到这儿我们没有其他步骤可以执行了。 伪分布式模式 该模式以多个Hadoop后台程序本地机器运行来模拟小型集群。...每个Hadoop后台程序都在单独的Java进程运行。伪分布模式是全分布模式的一个特例。 要启用伪分布式模式,您需要编辑以下两个XML文件。这些XML文件单个配置元素中包含多个属性元素。...请注意,多次格式化文件系统将会删除现有的文件系统数据命令行执行以下命令来格式化HDFS文件系统。

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gpu运行Pandas和sklearn

Nvidia的开源库Rapids,可以让我们完全 GPU 执行数据科学计算。本文中我们将 Rapids优化的 GPU 之上的DF、与普通Pandas 的性能进行比较。...重新启动后运行下面命令,确定安装是否成功: import condacolab condacolab.check() 下面就是colab实例安装Rapids了 !...Pandas的几乎所有函数都可以在其运行,因为它是作为Pandas的镜像进行构建的。与Pandas的函数操作一样,但是所有的操作都在GPU内存中执行。...我们看看创建时的时间对比: 现在让我们看看GPU是否通过对这些数据执行一些操作来提高性能!...对数运算 为了得到最好的平均值,我们将对两个df中的一列应用np.log函数,然后运行10个循环: GPU的结果是32.8毫秒,而CPU(常规的pandas)则是2.55秒!

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ParallelXGPU运行Hadoop任务

面对大规模计算密集型算法时,MapReduce范式的表现并不总是很理想。...ParallelX的联合创始人Tony Diepenbrock表示,这是一个“GPU编译器,它能够把用户使用Java编写的代码转化为OpenCL,并在亚马逊AWS GPU云运行”。...Tony提到,ParallelX所适用的工作场景是“编译器将把JVM字节码转换为OpenCL 1.2的代码,从而能够通过OpenCL编译器编译为Shader汇编,以便在GPU运行。...现在同样也有一些FPGA硬件能够运行OpenCL代码,但是要想获得对于广义并行硬件的支持,可能还需要等到未来的某一天。”...随着ParallelX团队开始研究I/O-Bound任务的吞吐量增长,Tony发现他们的产品“也能够支持实时处理、以Pig和Hive代码表示的查询,以及针对I/O Bound任务的大数据集流。

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LWN: Linux 运行 macOS 程序

▎What can you do with Darling Darling还是跟Wine不同,没法Linux运行例如Xcode IDE这样的完整macOS GUI程序。...虽然全GUI的application还没法运行,不过这不代表macOS application无法运行。Hyatt解释说,如果你想做的测试是可以纯命令行下实现的,那么很可能能正常工作起来。...Tom Medema问是否能运行sketchtool,这是很流行的Sketch macOS app的命令行接口。...总之,还需要一些时间才能看出Darling会否是一个成功的项目,希望最终能达到像Wine那样的成功,使得大量macOS application都能在Linux运行起来。...可以确定的是,目前已经有一组开发者很有兴趣并且全力在想办法能让macOS applicationLinux运行起来。 LWN文章遵循CC BY-SA 4.0许可协议。 END

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CentOS使用Jexus托管运行 ZKEACMS

ZKEACMS Core 是基于 .net core 开发的,可以 windows, linux, mac 跨平台运行,接下来我们来看看如何在 CentOS 使用Jexus托管运行 ZKEACMS...如果你把asp.net core部署于windows,我们可以用IIS来接管Kestrel进程,我们Linux也可以用Jexus来达到IIS一样的体验。...MySql 我使用的是腾讯云的云数据库MySQL(Cloud Database for MySQL)是腾讯云基于全球最受欢迎的开源数据库MySQL专业打造的高性能分布式数据存储服务,100%完全兼容MySQL...协议,适用于面向关系型数据库的场景。...配置Jexus运行ZKEACMS Core 定位到目录,然后使用 dotnet 命令运行 cd /var/www/csharpkit dotnet ZKEACMS.WebHost.dll 运行成功以后

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【Hadoop】17-集群运行MapRedece

1.2任务的类路径 集群(包括伪分布式模式),map和reduce任务各自的JVM运行,它们的类路径不受HADOOP_CLASSPATH控制。...这里,超过十亿条记录的整个数据集中,只有三个异常记录。直接扔掉不正确的记录,是许多大数据问题中的标准做法。...当然,本例中,扔掉三个记录可能并不会影响结果。 5.2处理不合理的数据 捕获引发问题的输人数据是很有价值的,因为我们可以测试中用它来检查mapper的工作是否正常。...有时你可能需要调试一个问题,这个问题你怀疑在运行一个Hadoop命令的JVM发生,而不是集群。...集群运行作业时,很难使用调试器,因为不知道哪个节点处理哪部分输人,所以不能在错误发生之前安装调试器。然而,有其他一些方法可以用。 本地重新产生错误:对于特定的输人,失败的任务通常总会失败。

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TPU运行PyTorch的技巧总结

注意,TPU节点也有运行的软件版本。它必须匹配您在VM使用的conda环境。由于PyTorch/XLA目前正在积极开发中,我使用最新的TPU版本: ? 使用TPU训练 让我们看看代码。...对于数据集变换,这对于训练循环来说不是大问题,但对于推理来说却是个问题。如前所述,我只能使用单核运行进行推理。 直接在jupyter笔记本运行的DataParallel代码对我来说非常不稳定。...事实,这些限制一般适用于TPU设备,并且显然也适用于TensorFlow模型,至少部分适用。具体地说 张量形状迭代之间是相同的,这也限制了mask的使用。 应避免步骤之间具有不同迭代次数的循环。...不幸的是,损失函数中,我需要同时使用掩码和循环。就我而言,我将所有内容都移到了CPU,现在速度要快得多。只需对所有张量执行 my_tensor.cpu().detach().numpy() 即可。...我们测量了训练循环中每秒处理的图像,根据该指标,所描述的TPU配置要比Tesla V100好得多。 ?

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