首先要确定主板和CPU都支持虚拟化技术，在BIOS将VT-d、VT-x设置成enable。
在前面的一篇文章中介绍了Intel、AMD、NIVIDA三个厂家的GPU虚拟化技术，有兴趣的可以看看本号之前的文章，今天就具体的实践一下英伟达的vGPU。
我们知道CUDA是由NVIDIA推出的通用并行计算架构，使用该架构能够在GPU上进行复杂的并行计算。在有些场景下既需要使用虚拟机进行资源的隔离，又需要使用物理GPU进行大规模的并行计算。本文就进行相关的实践：把NVIDIA显卡透传到虚拟机内部，然后使用CUDA平台进行GPU运算的实践。
Ocata周期的科学技术重点之一是进一步扩展OpenStack中GPU支持的状态。这里的第一个问题是我们在讨论GPU支持时正在讨论的问题，因为使用现有的OpenStack功能（例如，Nova的PCI直通支持）已经有几种可能性和组合，允许部署者利用GPU拼凑云。这里的想法是让我们了解尽可能多的可能性，同时深入了解社区经验支持它的细节。
我们正带领大家开始阅读英文的《CUDA C Programming Guide》,今天是第30天，我们正在讲解性能，希望在接下来的60天里，您可以学习到原汁原味的CUDA，同时能养成英文阅读的习惯。 本文共计273字，阅读时间15分钟 5.3.1. Data Transfer between Host and Device Applications should strive to minimize data transfer between the host and the device. On
2020 开年，ZILLIZ 与 InfoQ 筹备了以异构计算为专题的一系列文章。此篇文章作为异构计算专题的开篇，整体性的介绍了异构计算的定义、场景与局限性。在后续的专题文章中，我们将深入不同的 AI 应用场景进一步解释异构计算的优势。
以下是相关深度学习工具包的安装，包括Tensorflow, PyTorch, Torch等：
0x00 前言 之前在Ubuntu 16.04上安装了[cuda 9.1]，工作也很正常。但是，后来莫名奇妙就出问题了，重装cuda之后还总是进不了系统。因此，寻找到了以下优化的安装方法。 0x01 安装步骤 主要优化点：将之前使用cuda中自带的GPU驱动改为手动安装。 以下操作都在root权限下执行： 1、 安装GPU驱动 更新源 add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa apt update 检查当前最佳驱动版本 root@vm:~# ubuntu-dri
在上期，我们提到，在DGX A100中，由于CPU的PCI-E IO通道数少于GPU、RoCE网卡和NVMe SSD盘所需要的通道数量，工程师们设计了PCI-E Switch来实现PCI通道的扩展：
目前我看官网主要推荐docker 方式了，那我们就用docker 方式试试。而且网上的安装教程也是docker 的居多【官方给出了一个教程】，我们也要与时俱进。
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
Management PCI-Express Runtime D3 (RTD3) Power Management是一种用于管理PCI-Express设备的低功耗模式的技术RTD3是一种睡眠状态，当PCI-Express设备处于空闲状态时，可以将其置于低功耗模式，以减少能源消耗和热量产生。英伟达™（NVIDIA®）图形处理器有许多省电机制。其中一些机制会降低芯片不同部分的时钟和电压，在某些情况下还会完全关闭芯片部分的时钟或电源，但不会影响功能或继续运行，只是速度较慢。然而，英伟达™（NVIDIA®）GPU 的最低能耗状态需要关闭整个芯片的电源，通常是通过调用 ACPI 来实现。这显然会影响功能。在关机状态下，GPU 无法运行任何功能。必须注意的是，只有在 GPU 上没有运行任何工作负载的情况下才能进入这种状态，而且在试图开始工作或进行任何内存映射 I/O (MMIO) 访问之前，必须先重新开启 GPU 并恢复任何必要的状态。
问卷链接（https://www.surveymonkey.com/r/GRMM6Y2）
Physical Interface（物理链路连接器）负责将双绞线网口（电口）或光模块（光口）或连接到网卡上。一个 Physical Interface 通常具有多个 Ethernet Ports。
本文由腾讯云+社区自动同步，原文地址 [https://stackoverflow.club/article/command_lint_inspect_temp/](https://stackoverflow.club/article/command_lint_inspect_temp/)
阿里云郑晓：浅谈GPU虚拟化技术（第一章） GPU虚拟化发展史 阿里云郑晓：浅谈GPU虚拟化技术（第二章）GPU虚拟化方案之——GPU直通模式 今天一个小伙伴@我说：“你浅谈一下，没点技术背景的，估计都看不懂…”，醍醐灌顶啊，面向公众的文章不是学术论文，应以普及基本概念为主。所以我决定在接下来的文章力求写的让吃瓜群众能看懂，专业人士能读完也会有很大感触和启迪。至于技术细节，大致就忽略不提了。
接着添加模块（驱动）黑名单，即让GPU设备在下次系统启动之后不使用这些驱动，把设备腾出来给vfio驱动用：
Leo Hou,目前就职于IC行业某硬件数据加速独角兽企业，从事虚拟化方向，聚焦于基于QEMU/KVM的IO虚拟化和系统虚拟化，主要负责虚拟化相关方案和团队建设。
时不时会有人跑来问：NVIDIA AGX Xavier或者Jetson TX2显存到底多少啊？
本篇介绍腾讯云环境GPU云服务器nvidia tesla驱动安装步骤。有很多腾讯云的使用者，在使用GPU服务器过程中，对驱动安装或者使用中有一些疑惑，比如系统kernel更新了，驱动失效了等问题。
TensorFlow程序可以通过tf.device函数来指定运行每一个操作的设备，这个设备可以是本地的CPU或者GPU，也可以是某一台远程的服务器。但在本文中只关心本地的设备。TensorFlow会给每一个可用的设备一个名称，tf.device函数可以通过设备的名称来指定执行运算的设备。比如CPU在TensorFlow中的名称为/cpu:0。在默认情况下，即使机器有多个CPU，TensorFlow也不会区分它们，所有的CPU都使用/cpu:0作为名称。而一台机器上不同GPU的名称是不同的，第n个GPU在TensorFlow中的名称为/gpu:n。比如第一个GPU的名称为/gpu:0，第二个GPU名称为/gpu:1，以此类推。
在上期，我们遗留了另一个问题：在ARM Cortex-A 体系架构下，应当如何让让虚拟机的OS能够访问到PCI-E设备的配置空间，IO BAR空间和DMA缓冲区？
这篇文章主要介绍的是家用的深度学习工作站，典型的配置有两种，分别是一个 GPU 的机器和四个 GPU的机器。如果需要更多的 GPU 可以考虑配置两台四个 GPU 的机器。
使用 RenderScript 编写 Android 平台 运行的 高性能计算 应用程序 ;
vfio是用户态和内核态之间的一种接口，类似于vhost和vhost-user，具体用法就是vfio.ko通过/dev/vfio在内核给用户态提供api，qemu或者dpdk用api和内核模块交互。
如果你的代码要处理多个graph和 session，更直白的方式可能是显式调用Session.run()：
CPU：Intel Xeon E5-2699 v4 显卡：Nvidia Tesla P100 操作系统：CentOS 7.4
virtio是一种实践出来的技术，并且最终标准化，virtio是一种通用的虚拟化设备模拟标准，得到了大部分guest操作系统和hypervisor的支持，方便guest操作系统和hypervisor之间任意互相匹配。virtio出现之前hypervisor各有各的IO设备模拟方案，并在guest操作系统中大量合入驱动代码，导致一片混乱，后来xen中出来了部分virtio思想，在kvm中实现并且发扬光大，发表了论文《virtio: Towards a De-Facto Standard For Virtual I/O Devices》，论文促使virtio形成了正式标准。virtio标准最早是0.9.5版本(Virtio PCI Card Specification Version 0.9.5)，于2012年形成了draft，并没有正式发布，继续发展，2016年发布了1.0版本(Virtual I/O Device (VIRTIO) Version 1.0)，2019年发布了1.1版本(Virtual I/O Device (VIRTIO) Version 1.1)。
如果服务器有多个GPU，tensorflow默认会全部使用。如果只想使用部分GPU，可以通过参数CUDA_VISIBLE_DEVICES来设置GPU的可见性。
目前IT行业的首要热点，也就是所谓的“大模型”和“机器学习”等AI技术，背后的算法，本质上是列出一个参数方程，并根据现有样本(参数方程的输入和输出)，来迭代计算参数方程的参数，也就是所谓的调参。
我们正带领大家开始阅读英文的《CUDA C Programming Guide》,今天是第89天，我们正在讲解Unified Memory Programming，希望在接下来的13天里，您可以学习到原汁原味的CUDA，同时能养成英文阅读的习惯。
作者：才云科技Caicloud，郑泽宇，顾思宇 要将深度学习应用到实际问题中，一个非常大的问题在于训练深度学习模型需要的计算量太大。比如Inception-v3模型在单机上训练到78%的正确率需要将近半年的时间 ，这样的训练速度是完全无法应用到实际生产中的。为了加速训练过程，本章将介绍如何通过TensorFlow利用GPU或/和分布式计算进行模型训练。本文节选自《TensorFlow：实战Google深度学习框架》第十章。 本文将介绍如何在TensorFlow中使用单个GPU进行计算加速，也将介绍生成Ten
有一点需要特别注意：由于NVIDIA驱动会自动管理GPU参数，因此在空闲状态下，你看到的GPU对应的PCIe带宽是4GB/s。但实际上，当你在跑代码时候，驱动会自动把带宽拉上来，比如我下面这个图中，带宽就拉到了最高16GB/s。所以不要被迷惑了：
首先查了一下，cuda只支持Nvida显卡，所以只好放弃了。转而选择gpuarray backend，这个版本还没有release，都是开发版。
在之前的nvidia-smi 详解（一)写的过程中，查资料查到了有对应的python支持方法，就计划写这个了，随后写加查资料就写好代码了，但是就是犯懒一直没写文章，墨迹到了现在。
这是一次巨大的转变，但对所有以计算为中心的平台供应商而言，这个过程终将——在某些情况下逐渐地发生。
该文章介绍了如何使用多个GPU进行训练，包括TensorFlow、PyTorch和MXNet等框架。文章首先介绍了多GPU训练的基础知识和技术，然后详细讲解了如何配置和管理多GPU训练环境，并通过实际案例演示了如何使用多GPU进行训练。
上回书讲完了部署，部署完成之后，就开始了无休止的调优，对于Ceph运维人员来说最头痛的莫过于两件事：一、Ceph调优；二、Ceph运维。调优是件非常头疼的事情，下面来看看运维小哥是如何调优的，运维小哥根据网上资料进行了一个调优方法论（调优总结）。
磐创AI 专注分享原创AI技术文章 翻译 | fendouai 编辑 | 磐石 【磐创AI导读】：本文编译自tensorflow官方网站，详细介绍了Tensorflow中多GPU的使用。欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。 目录： 介绍 记录设备状态 手动分配状态 允许GPU内存增长 在多GPU系统是使用单个GPU 使用多个 GPU 一． 介绍 在一个典型的系统中，有多个计算设备。在 TensorFlow 中支持的设备类型包括 CPU 和 GPU。他们用字符串来表达，例如： •"/cpu:0":
我在自己的网站中专门介绍过GPU的一些硬件基础知识：https://lulaoshi.info/gpu/gpu-basic/gpu.html。英伟达为优化深度学习的矩阵运算，在较新的微架构中，专门设计了Tensor Core这样的混合精度核心，因此，人工智能训练最好选择带有Tensor Core的GPU。
白嘉庆，西邮陈莉君教授门下研一学生。曾在华为西安研究所任C++开发一职，目前兴趣是学习Linux内核网络安全相关内容。
计算机完成的任务是一条一条指令完成的，而指令的执行在处理器中。而外部的输入的信息经过处理器后通过计算机表现。
要将深度学习应用到实际问题中，一个非常大的问题在于训练深度学习模型需要的计算量太大。比如Inception-v3模型在单机上训练到78%的正确率需要将近半年的时间 ，这样的训练速度是完全无法应用到实际生产中的。为了加速训练过程，本章将介绍如何通过TensorFlow利用GPU或/和分布式计算进行模型训练。本文节选自《TensorFlow：实战Google深度学习框架》第十章。 本文将介绍如何在TensorFlow中使用单个GPU进行计算加速，也将介绍生成TensorFlow会话（tf.Session）时的一
今天分享的内容是 玩转 AIGC「2024」 系列文档中的 打造本地大模型地基，PVE 配置显卡直通。
XPD Software Engineering 地点： 上海市·闵行区， 广东·深圳市 Introduction ArmChina XPU Product Development (XPD) division is looking for passionate Computing Subsystem/SoC individuals to form a best-in-class engineering team. Responsibilities • Understand system requireme
tensorboard --logdir=/tmp/tensorflow/mnist/logs/mnist_with_summaries/
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
