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个人理解nvme能提高存储性能，就像4G比3G快一样，电磁波还是光速，但协议变了，所以快了。rdma应用跑在用户态能减小存储时延，spdk在用户态实现nvme驱...
即使是镜像采用 CentOS 母版，很多镜像制作者会给操作系统减肥。经过优化后，已经不是官方版本，在使用过程中你会遇到各种麻烦。例如调试的时候需要 curl,w...
5分钟_SpringBoot集成ES实现存储、查询 当前文章使用ES版本为6.4.3, SpringBoot版本为：2.1.8.RELEASE spring-boot-starter-data-elasticsearch
传统服务可以通过键盘和显示器本地管理，OpenSSH 远程管理，通过配置还能使用串口。
自建的 Docker 或 Kubrnetes 可以使用宿主主机资源，公有云只能使用网络文件系统和分布式系统。
之前在 刷题攻略登上榜首这篇文章中说过，Carl不仅写了刷题攻略，还写了很多优秀的开源项目。
用terraform管理现存资源 通过阅读前面几篇文章，希望大家了解了基础架构及代码的基本概念，以及如何使用packer和terraform在腾讯云上进行新云资源的高效编排。...结语 Terraform有着强大的云资源编排功能，但是很多读者以为terraform只能管理新资源，希望读者通过本文可以了解如何通过terraform import来管理现存资源，并能够从这里推广出去，
大家好，我是Sokol Çavdarbasha，来自科索沃，今年 20 岁，欢迎阅读我在 Google 图书上发现的第一个关于漏洞的故事。现在我们已经完成了这些...
当为应用程序的数据选择一个存储系统时，我们通常会选择一个最适合我们业务场景的存储系统。对于快速更新和实时分析工作较多的场景，我们可能希望使用Apache Kud...
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第三章 浅谈GPU虚拟化技术（三）GPU SRIOV及vGPU调度 GPU SRIOV原理 谈起GPU SRIOV那么这个世界上就只有两款产品：S7150和MI25。...VF调度 AMD GPU SRIOV从硬件的角度看就是一个对GPU资源的分时复用的过程。因此其运行方式也是与GPU分片虚拟化类似。SRIOV的调度信息后续重点介绍。...GPU SRIOV的调度系统 分时复用 VF的调度是GPU虚拟化中的重点，涉及到如何服务VM，和如何确保GPU资源的公平分片。 GPU SRIOV也是一个分时复用的策略。...GPU分时复用与CPU在进程间的分时复用是一样的概念。一个简单的调度就是把一个GPU的时间按照特定时间段分片，每个VM拿到特定的时间片。在这些时间片段中，这个VM享用GPU的硬件的全部资源。...而有些方案则会严格要求在特定时间片结束的时候切换，强行打断当前GPU的执行，并交予下一个时间片的所有者。这种方式确保GPU资源被平均分摊到不同VM。AMD的GPU SRIOV采用的后一种方式。
见中国青年报：75.9%受访者发现存在“大数据”滥用现象
本文档主要讲述如何使用HPL/SQL在Hive中实现存储过程。
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但应用在 GPU 场景，还是存在以下不足： 集群 GPU 资源缺少全局视角。没有直观方式可获取集群层面 GPU 信息，比如 Pod / 容器与 GPU 卡绑定关系、已使用 GPU 卡数等。...由于 GPU 卡相对昂贵，并且某些 AI 负载吃不满单张 GPU 算力，GPU Sharing 技术应运而生。...问题二：无法支持多 GPU 后端 除分配挂载整卡的方式外，TKE qGPU、vCUDA、gpu share、GPU 池化 等 GPU 共享技术越来越被用户采用。...对 GPU 成本的关注，对 GPU 资源的整体把控，对 GPU 不同后端的精准使用，都成为了客户能用好 GPU 算力的前提条件。...，可以是一块本地 GPU 物理卡、一个 GPU 切片资源（ GPU 算力 / 显存 的组合）、一个远端 GPU 设备。
图片一、GPU架构发展历史 1999年,英伟达发布第一代GPU架构GeForce 256,标志着GPU时代的开始。...随后,英伟达推出了Tesla、Fermi、Kepler、Maxwell、Pascal、Volta、Turing和Ampere等GPU架构,不断增强GPU的计算能力和程序性,推动GPU在图形渲染、人工智能和高性能计算等领域的应用...GPU核心的运行方式与CPU略有不同，在GPU核心中，CPU将数据和指令传送到GPU中去，GPU再将数据加载到GPU的内存中，并利用内部的流处理器执行计算任务。执行完成后，将计算结果传回CPU中。...最近几年,英伟达还在GPU中加入了张量核心和RT核心,可以支持 AI和神经网络计算等新型工作负载。可以看出,英伟达显卡在GPU应用和体系结构上不断创新,推动着整个GPU技术发展。...六、多模态构成 英伟达GPU通过流处理器、张量核心和RT核心实现了多模态设计,可以支持多种工作负载:1) 流处理器用于支持传统的图形渲染和通用GPU计算,代表了英伟达GPU的渲染和计算能力。
这是一篇鸽了很久的博客，因为博客内容和素材早就准备差不多了，但就是一直懒得整理，今天终于下定决心终于整理出来了，这也是这个bug JDK-8221393唯一一篇...
安全厂商 Armis 的研究团队声称发现了关于 Schneider Modicon PLC 的一个漏洞(CVE-2021-22779)，该漏洞是 Modic...
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