在AI应用容器化时,会碰到cuda failure 35错误,查了下是跟CUDA驱动版本有关。但有时同一个镜像在不同环境运行仍会有问题,查了下宿主机的显卡驱动版本,也没发现什么问题。为了彻底解决这类问题,了解了CUDA API的体系结构,并对NVIDIA Docker实现CUDA容器化原理进行了分析。
描述:默认情况下Docker的存放位置为 /var/lib/docker , 具体的位置可以通过sudo docker info | grep "Docker Root Dir"查看。
近期,弹性云线上集群发生了几起特殊的容器漂移失败事件,其特殊之处在于容器处于 Pod Terminating 状态,而宿主则处于 Ready 状态。
.Docker日志设置定期清理 1) 设置容器为3个日志文件容,分别是id+.json、id+1.json、id+2.json,但是此时只对新建的容器有效;
之前在window下安装过 Ollama和OpenWebUI搭建本地的人工智能web项目(可以看我之前写的文章),无奈电脑硬件配置太低,用qwen32b就很卡,卡出PPT了,于是又找了一台机器安装linux系统,在linux系统下测试一下速度能否可以快一些。
基于docker v1.12的源代码,对docker engine v1.11中重构后的源码结构进行分析,涵盖dockerd, containerd, containerd-shim, runC。 ##docker1.11新特性 docker在v1.11版本进行了重大的重构,对docker engine和container进行了解耦,docker engine运行在containerd上,containerd运行在runC上,通过containerd-shim中间层进行了解耦。之前的docker engin
| 作者简介 | Docker容器生成僵尸进程 现象 公司开发服务器上使用Docker跑了几个容器,这些容器都是长时间运行的。偶然发现服务器上有大量僵尸进程,大约有两三千个。简单跟踪了下,发现这些僵尸进程均是在容器的进程命名空间的。 1 2ps aux | grep 'Z' | grep -v grep ll /proc/${any_zombie_pid} 在容器里运行的程序是很正常的web server,怎么会这样呢? Docker 和子进程“僵尸化”问题 初始进程的责任:“收割”“僵尸进程” Un
宋传义最近几周在尝试docker in docker,报告过几个问题,我在这里简要记录一下。因为在此docker in docker研究过程中我只是顾问的身份,并非主研人员,所以记述内容难免有缺乏背景介绍、阶段靠后等问题。宋传义报告的大量现象都是“最后一句错误信息”,但我的工作方式是从“第一条错误信息开始看”。
深度学习环境部署的方法有很多种,其中Docker化深度学习环境和项目是一个很不错的选择。这里写过一些深度学习主机安装和部署的文章,这篇文章记录一下相关的通过Docker来部署和测试深度学习项目的一些经验(Ubuntu16.04)。
但对于pulsar在我们的业务定位来说,我只是想寻找/提供一种TB级消息存储规模下定位问题/简单使用的手段,不需要像图中这样兴师动众。
1、impala不支持kudu表的关键字:PARTITIONED - LOCATION - ROWFORMAT(官方链接:Impala Keywords Not Supported for Kudu Tables),例如执行如下语句会报错:
Introduction FUSE (Filesystem in Userspace) is a very useful mechanism in many applications. The thing is, those applications should not be focused on performance in terms of actual data transfers. FUSE has many advantages implied by userspace sandboxing, but for sure performance wasn't the main design consideration. I'm not telling that it is a bad design or something wrong with FUSE itself. It is just focused on other aspects like security, stability and easiness of creating applications. The problem I'd like to discuss here is that Google decided to use FUSE as a frontend to actual data stored on the non-volatile memory. FUSE has been introduced in Android 4.4 to handle "emulated" storage. Before that, "emulated" storage path was mounted as VFAT. Here's how it looked on old ICS (output of mount command):
[系列文章篇] 篇章一:Docker selenium 自动化 - windows 版 docker 的安装与运行环境检测 [问题处理篇] 篇章一:Docker selenium 自动化 - 修改 /dev/shm 路径大小实例演示,“session deleted because of page crash” 问题解决
nvidia-smi 全称 NVIDIA System Management Interface ,顾名思义:英伟达系统管理接口。nvidia-smi一般大家只是简单使用用来查询英伟达系列显卡的使用情况/工作情况(显存使用量/显卡利用率/显卡工作线程)等。如下图所示:
The libvirt KVM/QEMU driver can manage any QEMU emulator from version 0.12.0 or later.
日志对于我们管理Kubernetes集群及其上的应用具有非常重要的作用,特别是在出现故障或者Bug的时候。如果你能回答下面几个问题,那么可以不用再看本文了,如果不能回答,本文可能正好适合你。
接上文 nydusd 源码理解(一),回到process_fs_service函数,创建daemon实例完成后,替换DAEMON_CONTROLLER中daemon的值为新的daemon。
SQL Server 真是越来越有看头。当我们还在为 Linux 上运行 SQL Server 而兴奋的时候,SQL Server 已经开启了 容器化之路,至此才能看清微软的胸怀,开始拥抱更大的世界。当我越来越深入去阅读有关 Docker 容器的文档,已然发现曾经部署上千台 Linux MySQL 的场景,如今在 Docker 的帮助下,SQL Server 也是手到擒来。如果 SQL Server 再匹配一个分布式计算引擎,那也是分分钟即可打造一个计算怪兽,和小象 Hadoop 分庭抗礼。届时玩 SQL 的朋友们不用分心去折腾 Hadoop/Spark, 仅用 T-SQL 依然可以笑傲江湖。因为人工智能,机器学习算法本就是数据集合操作,天生和 SQL 结合紧密。不信看我的这篇:
因为这里面docker跟我们平常用的docker有点不同,需要好好过一遍(本人的三台服务器的IP跟上图不同,现在最新版本的docker为18.09.2)
SERVER=127.0.0.1,1433比SERVER=127.0.0.1兼容性高
Xilinx为MPSoC支持4种libMali的backend: X11, Wayland/GBM, Fbdev, Headless-EGL.
前言:在docker1.12中默认增加了swarm mode 编排功能,并且官方支持更多的插件来进行docker的网路和外接存储插件,不过目前测试swarm mode的功能并不是特别理想,还存在一些问题,以后文章可能会讲到,当然毕竟swarm是在docker1.12中新加进来的,想必以后会做的更好,赶超mesos+marathon和kubernetes还是很有希望的。 1.Docker存储驱动详解: http://blog.csdn.net/zhangyifei216/article/details/506
硬件设备及镜像 主板为:Yuzuki Lizard V851S开发板 宿主机环境:ubuntu 22.04 SDK版本:Yuzukilizard的github上的Docker镜像 img为:github上Yuzukilizard释放的镜像:[01]v851s_linux_lizard_uart0_2022_12_29.img v851s_linux_lizard_uart0_2022_12_29.img
// // Created by PulsarV on 18-10-26. // #include <rplidar.h> #include <GL/glut.h> #include <projects.h> #include <rplidar_driver.h> #include <unistd.h> #include <cstdio> #include <signal.h> #include <cstdlib> #include <iostream> #define _countof(_Array
在启动 minikube 的时候使用的代理环境变量创建的 minikube 虚拟机,但是在下载或者查询镜像的时候会出错,比如下面两个命令都会报相似错误 "Couldn't connect: SOCKS protocol error"
在使用Impala JDBC连接Impala服务时,默认是不带负载均衡的,但一个Impala Daemon很可能会产生单点的问题,这里我们就需要考虑Impala Daemon的负载均衡,官方推荐并支持的负载均衡为HAProxy,参考:
2019年7月的docker 19.03已经正式发布了,这次发布对我来说有两大亮点。 1,就是docker不需要root权限来启动喝运行了 2,就是支持GPU的增强功能,我们在docker里面想读取nvidia显卡再也不需要额外的安装nvidia-docker了
appium环境搭建可参考以下两个链接: https://www.jianshu.com/p/a2b79cd8bf38 https://www.jianshu.com/p/3c04e029c3ea
上一篇分析了Docker Client的源码运行逻辑,本篇接着分析Docker Daemon的运行逻辑。Docker Daemon的运行逻辑很复杂,大家看着来要有耐心了。 Docker Daemon的执行 Docker Daemon的入口在cmd/dockerd/docker.go,先看main函数。 func main() { if reexec.Init() { return } // Set terminal emulation based on platform as required.
容器日志 输出形式: 目前容器日志有两种输出形式: stdout,stderr 标准输出 这种形式的日志输出我们可以直接使用docker logs查看日志, k8s 集群中同样集群可以使用kubectl logs类似的形式查看日志。 日志文件记录 这种日志输出我们无法从以上方法查看日志内容,只能tail日志文件查看。 收集方式: 不论你的业务容器日志如何输出,都是可以使用统一的日志收集器收集。常见的日志收集方式: k8s 集群 集群启动时会在每个机器启动一个Fluentd agent收集日志然后发送给 El
问题1:Encountered “(” 处理方法:去掉int(11),改为int
k8s 1.10之前需要在kube-apiserver、kube-controller-manager、kube-scheduler、kubelet中开启如下feature,如果不是首次部署的话,重启以上所有组件:
想在容器中测试一下docker的简易离线配置步骤,结果遇见几个莫名其妙的错误,记录下排错过程供后续参考。
K8S报错异常锦集(持续更新)
确实是controller-manager问题 查看状态是否有报错信息,根据实际情况,我的直接重启一下就好了
《Kubelet从入门到放弃系列》将对Kubelet组件由Linux基础知识到源码进行深入梳理。上一篇zouyee带各位看了Kubelet从入门到放弃:拓扑管理,其中提及设备插件,在本文<Kubelet从入门到放弃系列:与GPU齐飞>,今天zouyee跟段全峰童鞋为各位介绍Kubernetes如何利用Nvidia系列GPU,后续介绍Device Plugin的相关概念以及Kubelet组件源码逻辑。
概要 本文将从docker(1.12.6)源码的角度分析docker daemon怎么将容器的日志收集出来并通过配置的log-driver发送出去,并结合示例介绍了好雨云帮中实现的一个zmq-loger。阅读本文,你也可以实现适合自己业务场景的log-driver。 阅读准备 本文适合能够阅读和编写golang代码的同学。 (1)首先你需要认知以下几个关键词: stdout: 标准输出,进程写数据的流。 stderr: 错误输出,进程写错误数据的流。 子进程: 由一个进程(父进程)创建的进程,集成父
根据文档Docker on Zynq Ultrascale+ (Xilinx Yocto Flow),在PetaLinux工程的文件project-spec/meta-user/recipes-kernel/linux/linux-xlnx/user.cfg里添加下列配置项。
GNU Libmicrohttpd是一个用来在项目中内嵌http服务器的C语言库,它具有以下几个非常鲜明的特点:
platform 总线上的驱动注册一般使用module_platform_driver宏,如goldfish设备的注册 module_platform_driver(goldfish_pipe); 这个宏定义在/goldfish/include/linux/platform_device.h文件
程磊,某手机大厂系统开发工程师,阅码场荣誉总编辑,最大的爱好是钻研Linux内核基本原理。
AP模式: Access Point,提供无线接入服务,允许其它无线设备接入,提供数据访问,一般的无线路由/网桥工作在该模式下。AP和AP之间允许相互连接。
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本文介绍了如何在深度学习中利用Docker和NVIDIA GPU进行高效的GPU加速计算,同时探讨了如何安装和配置Docker和NVIDIA GPU驱动,以及如何使用Docker和TensorFlow进行GPU加速的深度学习模型训练。
[问题起因] 今天通过监控系统,发现公司其中一台服务器的磁盘快慢,随即上去看了下,发现 /var/lib/docker 这个目录特别大。由上述原因,我们都知道,在 /var/lib/docker 中存储的都是相关于容器的存储,所以也不能随便的将其删除掉。
docker容器技术至今已有五年的发展,作为一个工具,已经像Linux命令一样融入我们开发的生活。现在大多开发都使用Mac作为开发机,大都会装一个Docker for mac这个Mac下的docker工具。本文将从以下几个话题进行展开,说明Mac下docker的使用原理。
在之前的docker 挂载中主要说明了创建数据卷并挂载的方式。现在我们做一种创建普通目录并进行挂载的方式。 基于mysql镜像的拉取并进行配置。
2、用户模式仿真在任何受支持的体系结构上为另一个Linux / BSD目标运行程序
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