任何有使用vast.ai进行云计算的经验的人都知道,当租用多个GPU时,您需要做一些设置来利用额外的GPU吗?
因为当租用6或8个GPU而不是仅仅一个GPU时,我不会注意到速度上的任何差异。我刚开始使用vast.ai进行云计算。
我使用的是默认的码头:用于深度学习框架TensorFlow ()的正式对接图像。
成功加载了tensorflow/tensorflow:夜-GPU-py3
然后再安装keras:
pip install keras
我还使用此方法检查了可用的GPU,所有GPU都被正确检测到:
from keras import backend as K
K.tensorflow_b
当试图使用gcloud run deploy部署到云运行时,我达到了10m云构建超时限制。只要构建步骤不超过10米,gcloud run deploy就能正常工作。当构建步骤超过10m时,生成失败,出现“超时”状态,如下面的屏幕截图所示。AFAIK没有设置云构建超时限制的gcloud run deploy参数。gcloud run deploy文档在这里:
我尝试使用gcloud config set builds/timeout 20m和gcloud config set container/build_timeout 20m来增加云构建超时限制,但是在使用gcloud run deploy
我正在尝试在中的Ubuntu18.04实例和GKE集群中的MultiCluster 1.18/ Microk8s之间设置Istio1.7。GKE部分一切都很好。但对于microk8s上的ingressgateway,我有一个问题。
当我检查Microk8s单节点集群的命名空间“istio”中的服务时,我发现“ingressgateway”处于“挂起”状态。
NAME TYPE CLUSTER-IP EXTERNAL-IP PORT(S)