速度太快，我们实在无法完全使用CPU来处理这一切，CPU只可以作为终端配置等功能，而对于万M网络本身的控制应使用ASIC(Application Specific Integrated Circuit，...想起大约十年以前，我们利用FPGA处理NGN信令，涉及到网络包的过滤、统计等。...那可能会问，如何过滤规则过于复杂了怎么办，那就直接考虑不支持，任何产品都有一个设计规格，不可能无条件的满足所有人的需求。
需要使用GPU的继续往下。...四、GPU支持 1、添加nvidia-docker支持 我们执行如下命令可以查看展示 nvidia-container-runtime 包的全部依赖： yum deplist nvidia-container-runtime
前言 GPU Mounter 是一个支持动态调整运行中 Pod 可用 GPU 资源的 Kubernetes 插件，已经开源在 GitHub[1]： 支持 Pod 可用 GPU 资源的动态调整 兼容 Kubernetes...、k8s-deivice-plugin 等，支持在 Docker 和 Kubernetes 环境下使用 Nvidia GPU 资源 Docker 从 19.03 版本开始原生支持--gpus参数对接 nvidia-container-runtime...Kubernetes 从 1.8 版本开始提供 Device Plugin 接口，解耦源代码中对 Nvidia GPU 的原生支持 因为有了上述工作，我们在 Docker 或 Kubernetes 环境中想要使用...也许正处于这一限制，当前各大深度学习云平台均无法支持调整一个运行中实例的 GPU 资源的特性。...GPU Mounter - 支持 GPU 热挂载的 Kubernetes 插件 出于上面的原因，我开源了一个 Kubernetes 插件支持 GPU 资源的热挂载。
背景 上一篇文章《浅析GPU通信技术（上）-GPUDirect P2P》中我们提到通过GPUDirect P2P技术可以大大提升GPU服务器单机的GPU通信性能，但是受限于PCI Expresss总线协议以及拓扑结构的一些限制...首先我们简单看下NVIDIA对NVLink的介绍：NVLink能在多GPU之间和GPU与CPU之间实现非凡的连接带宽。带宽有多大？...显卡核心和显存之间的数据交换通道已经达到如此高的带宽，但是GPU之间以及GPU和CPU之间的数据交换确受到PCIe总线的影响，成为了瓶颈。...3）CPU连接： 实际上，NVLink不但可以实现GPU之间以及GPU和CPU之间的互联，还可以实现CPU之间的互联。从这一点来看，NVLink的野心着实不小。...NVSwitch作为首款节点交换架构，可支持单个服务器节点中 16 个全互联的 GPU，并可使全部 8 个 GPU 对分别以 300 GB/s 的惊人速度进行同时通信。
高速互联网络的作用是在多个节点之间交换大量数据。OushuDB高速互联网络基于UDP协议。大家可能会疑问为什么OushuDB不使用TCP。...其实OushuDB同时支持TCP和UDP两种协议，TCP协议实现早于UDP协议。但是因为我们遇到了TCP不能很好解决的高连接数并发问题，我们才开发了基于UDP的协议。...图4展示了一个高速互联网络的例子。 image.png 例子中各个节点上的执行器进程形成了一个数据交换的流水线。假设每个节点上有1000个进程。...TCP是没办法高效地支持这么多的连接数的。所以我们开发了基于UDP的互联协议。针对UDP传输，操作系统是不能保证可靠性的，并且不能保证是有序传递的。...所以我们的设计需要保证和支持如下特性： 可靠性：能够保证在丢包的情况下，重传丢失的包 有序性：保证包传递给接受者的最终有序性 流量控制：如果不控制发送者的速度，接收者可能会被淹没，甚至会导致整个网络性能急剧下降
AMD宣布推出支持TensorFlow v1.8的ROCm GPU，其中包括Radeon Instinct MI25。这是AMD加速深度学习的一项重要里程碑。...ROCm即Radeon Open Ecosystem，是在Linux上进行GPU计算的开源软件基础。AMD的TensorFlow实现利用了MIOpen，这是一个用于深度学习的高度优化的GPU例程库。...除了支持TensorFlow v1.8之外，AMD还在努力向TensorFlow主存储库进行所有针对ROCm的增强功能。其中一些补丁已经在上游合并，还有一些补丁正在积极审查中。...在努力完全增强功能的同时，AMD将发布和维护未来支持ROCm的TensorFlow版本，例如v1.10。 AMD相信深度学习优化，可移植性和可扩展性的未来源于特定领域的编译器。...AMD受到XLA早期结果的启发，还在致力于发展AMD GPU启用和优化XLA。 有关AMD在该领域工作的更多信息：www.amd.com/deeplearning
目前 Spark 只支持调度 Nvidia 的 GPU，AMD 等其他厂商的 GPU 还有待测试。 看一下 Spark 源码到底对 GPU 做了什么样的支持。...因为我只关注 on Kubernetes 的模式下，如何对 GPU 进行支持，所以全局搜索的时候，可以适当把 Yarn 和 Mesos 的部分剔除，因为这里的代码一般是互斥的，也就是 on Kubernetes...ba' -e 's/\n/","/g'` # echo {\"name\": \"gpu\", \"addresses\":[\"$ADDRS\"]} {"name": "gpu", "addresses...":["0","1","2","3","4","5","6","7"]} query-gpu 选项是用于打印 GPU 相关信息的一个选项。...容器是否已经分配 到了 GPU。
这些年随着GPU算力的不断发展，不少机构在尝试利用GPU加速当前的数值天气预报模式。至少到目前为止还没看到官方发布的完整支持GPU版本的数值预报模式。 ?...图：与NVIDIA合作的气象机构（来源网络） 今天看了眼控科技在国家气象中心做的“AI技术在数值模式中的应用探讨”报告。...报告中提到了利用GPU加速数值模式，PPT里给出了WSM6等微物理参数化的GPU和CPU对比。那今天就给大家介绍一下当前已经发布的社区版GPU加速的WRF模式-WRFg。...WRFg是利用GPU加速的社区版中小尺度WRF模式，包含了完整的WRF动力核及一些微物理选项，可以利用GPU、OpenACC和CUDA加速WRF模式的运行。...以下是当前已经移植到GPU的一些子模块信息。 ? ? 官方指出，WRFg可以部署在NVIDIA P100或V100的系统上。感兴趣的可以去网站下载安装包，尝试一下。当然，前提是你要有可用的GPU。
文章目录 针对 Kubernetes 1.8 在人工智能和深度学习领域，算法工程师对 GPU 的使用越来越多，因此用户也希望通过 Kubernetes 来为模型训练任务申请 GPU 资源。...Kubernetes 支持 GPU 有几个前提条件。...是 Nvidia GPU 的资源名称。...GPU 目前还有一些限制。...只能通过 limits 字段来配置，还不支持 request 容器和容器之间，以及 Pod 之间也不共享 GPU 容器只能请求整数个 GPU 集群需要运行相同型号的 GPU 硬件 容器需要访问 CUDA
Kubernetes 是从 v1.6 开始实验性地支持 Nvidia GPU 的资源调度的。而在 v1.9 开始对 AMD GPU 也开始支持了。...现在 v1.13 对 GPU 的支持模式，是从 v1.8 开始通过 Device Plugin 来实现的。...鉴于 Kubernetes 支持越来越多不同类型硬件的资源管理和调度了，所以抽象一个 Device Plugin 是非常合理的，现在比如 InfiniBand 等支持 RDMA 协议的高性能网卡也可以通过...服务器可以支持 ROCm kubeadm 部署的集群是可以的 服务器安装了 ROCm 内核和最新的 AMD GPU Linux 的驱动 --allow-privileged=true 开启 相对于 Nvidia...GPU 的资源名 nvidia.com/gpu，AMD GPU 的资源名是 amd.com/gpu。
sess = tf.Session()print(sess.run(hello))是否支持GPUimport tensorflow as tfsess = tf.Session(config=tf.ConfigProto...(log_device_placement=True))>>>Device mapping:/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 -> device:
为了克服这个问题，从业人员经常使用NVIDIA GPU来加速机器学习和深度学习工作负载。 CPU和GPU可以串联用于数据工程和数据科学工作负载。...在这里，您可以为工作区指定GPU。 选择您要使用的GPU实例类型。 选择GPU实例类型需要仔细考虑预期在工作区中运行的GPU工作负载的数量和类型。...不同的GPU也具有不同的RAM容量，因为GPU VRAM通常是数据处理的主要约束，因此确保您选择一个理想地适合其VRAM中的所有数据的GPU模型是另一个考虑因素。...一般的经验法则是，选择可以负担的最新一代GPU实例，并为其编程提供最大数量的GPU。...无论实际资源使用情况如何，拥有可用的GPU实例都会带来额外的运营成本 创建一个新项目并启动GPU会话： 如果将工作空间的最小自动缩放范围设置为零，我们将需要等待几分钟，同时第一个GPU节点将被置备并添加到集群中
随着测序读长的不断增加，一款能够支持较大kmer的计数，而且性能良好的工具就显得非常的有必要。...Gerbil就是这样的一款工具，除了在算法上进行优化外，还引入了GPU加速，进一步加强其性能,对应文献链接如下 https://almob.biomedcentral.com/articles/10.1186...随着kmer长度的增加，Gerbil 的运行时间始终是最快的，其中的gGerbil代表GPU加速版的Gerbil。...和jellysifh不同，Gerbil支持多种输入文件格式 fastq/fasta fastq.gz/fasta.gz fastq.bz2/fasta.bz2 stdin txt 支持fastq和fasta...两种格式，也支持gzip和bzip两种压缩格式，还可以从标准输入流读取文件，甚至可以是一个txt文件，每一行是一个文件路径，这样就可以，一次处理多个输入文件。
XDP及相关技术简介 传统的Linux内核网络协议栈由于更加注重通用性，其网络处理存在着固有的性能瓶颈，随着10G、25G、40G、100G甚至更高速率的网卡出现，这种性能瓶颈变得更加突出，传统内核网络协议栈已经难以满足高性能网络处理的要求...同年，伴随着eBPF技术的成熟，Linux也终于合入了属于自己的网络处理高速公路——XDP。...，打通了Linux网络处理的高速公路。...到了2018年，Linux在4.18版本中也开通了属于自己的直达用户空间的高速公路——AF_XDP，合入了Linux内核，后续将持续对这条高速公路进行支持。...高于4.8版本的内核和绝大多数高速网卡都是支持XDP的，无需专有硬件的支持。
今天给大家推荐一个数据集：2019年10月8日至2020年1月27日不同方向的列车运行数据，727个车站、3399列列车和2751713条运行数据的高速铁路网络数据集。...为支持大规模复杂网络、复杂动态系统和智能交通的研究，研究者开发了一个高速铁路网络数据集，包含2019年10月8日至2020年1月27日不同方向的列车运行数据，列车延误火车站数据、枢纽站数据、相邻车站里程数据...二、数据获取过程 源数据收集：高速列车运行记录由历史时刻表和实际运行信息组成。...高速列车里程数据采集：根据列车运行记录，我们使用网络抓取的方法从http://www.huchepiao.com获取3399列列车的运行里程。...三、高铁网络数据集的复杂性 我们高铁网络数据集的复杂性表现在：（1）列车运行的时空分布特征；（2）高速铁路网动态；（3）高铁网动态社区；(4)列车运行外部影响因素的多样性。
OpenStack本周发布了第17个代码版本Queens，该版本包含一些重大的更新，例如软件定义存储功能、GPU兼容性以及容器工作负载的跟踪等。...这种支持关键任务工作负载的高可用性的冗余是云环境中最受欢迎的功能之一。 Queens还包括显着的增强功能，以支持新兴的用例，例如机器学习，NFV，容器集成和边缘计算。...◆ 支持vGPU：在Nova中，对vGPU的支持让云管理员能够定义风格以请求vGPU的特定资源和分辨率。...◆ Cyborg：Cyborg是用于管理硬件和软件加速资源（如GPU，FPGA，CryptoCards和DPDK/SPDK）的架构，对NFV工作负载的电信公司而言，加速是一项必备的功能。...它通过与Neutron，Cinder，Keystone和其他核心OpenStack服务集成，无缝地将先进的企业网络，存储和身份验证功能添加到容器中。
在IjkPlayer中并没有提供设置自定义GPU滤镜的接口，所以最后只能自己动手，以求丰衣足食了。...这样将增加Filter的功能增加进去了，也不会影响IjkPlayer的流程，让IOS同样能够快速的实现增加GPU滤镜的功能。
由此我们对该功能进行再升级，不再限制GPU类型（独显、集显、核显）及品牌，如Intel、NVIDIA、AMD等市面上广泛应用的GPU都可使用。...用户对GPU加速功能的讨论 火绒安全软件“GPU加速”功能，意在将CPU的计算任务部分转移到GPU里运行，充分利用硬件资源以提升扫描效率。...全局启用GPU加速 对单次扫描启用GPU加速 用户启用GPU加速之后，在发起“病毒扫描”任务时，扫描速率改善尤为显著，不论是用户首次扫描（即每次引擎组件升级、库升级后的第一次扫描），或是二次扫描（即在已缓存的情况下的扫描动作...常见问题 Q1: 我有多个显卡时，使用“GPU加速”功能优先调用哪个？如何自定义显卡？ 多显卡组合下默认情况优先使用任务管理器中显示为GPU0的显卡。...Q2: 功能升级后可以在任何处理器（GPU）上使用了吗？ 是的。该功能对GPU类型不限制。 Q3: 什么情况下“GPU加速”无法使用？
而GPU以其并行计算的能力，能够高效执行这些计算任务，极大地加速了深度学习模型的训练过程。通过GPU加速，网络工程师可以更快速地训练和优化模型，推动AI在网络领域的创新应用。...GPU加速可以提供更高的计算效率和吞吐量，加快NLP任务的处理速度。网络工程师可以通过GPU加速，实现更高效的文本处理和语义分析，提升网络应用的性能和用户体验。...二、GPU加速的AI应用在网络领域的影响2.1 网络性能提升GPU加速的AI应用可以加速数据处理和决策过程，提升网络应用的性能。...2.3 网络应用创新GPU加速的AI开发实践为网络应用的创新提供了强大的支持。通过加速AI模型的训练和推断，网络工程师可以更快地实现新的功能和服务。...GPU加速的AI应用对于网络领域的创新具有重要意义，可以提升网络性能，增强数据安全性，并推动网络应用的创新。
【编者按】本文为利用GPU和Caffe训练神经网络的实战教程，介绍了根据Kaggle的“奥托集团产品分类挑战赛”的数据进行训练一种多层前馈网络模型的方法，如何将模型应用于新数据，以及如何将网络图和训练权值可视化...---- Caffe是由贾扬清发起的一个开源深度学习框架，它允许你利用你的GPU训练神经网络。...设置 如果你还没有把Caffe安装在你的系统上，我建议在一个允许GPU处理的EC2实例上工作，例如g2.2xlarge实例。...支持的数据源 这是开始尝试使用Caffe时要克服的首要心理障碍之一。它不像使用一些CSV来提供Caffe可执行的方式那样简单。实际上，对于没有图像的数据，你有三种选择。...原文链接：Neural Nets with Caffe Utilizing the GPU（翻译/王玮 责编/周建丁）
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