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Kubernetes中调度GPU资源

Kubernetes中调度GPU资源 Kubernetes 包含一个体验性的功能,支持 AMD和NVIDIA GPUs 跨节点调度。对 NVIDIA GPUs 支持从 v1.6开始,然后经过几次不兼容的叠代修改,对AMD GPUs 的支持从 v1.9...

2019/01/04 15:52
1.2W
Kubernetes安装GPU支持插件

Kubernetes1.10.x可以直接支持GPU的容器调度运行了,通过安装该插件即可。

Ubuntu发布Microk8s及其GPU支持

近日,Ubuntu发布Microk8s及其GPU支持。Microk8s是一个开发用的 Kubernetes版本,使用snap进行安装和管理,而且可以通过简单的设置即可启用容器内GPU的支持。 安装Microk8s: $ snap install...

Kubernetes集群升级NVidia GPU驱动版本

最近Kubernetes、Docker和NVidia GPU驱动都进行了较大的升级,因此考虑对Kubernetes集群升级NVidia GPU驱动版本。我这里使用Ubuntu 18.04LTS + NVidia GPU Driver 410.78 + Kubernetes 1.13....

NVidia驱动更新及Docker GPU安装更新

NVidia对Linux支持最近进步挺大的,Docker和Kubernetes可以直接使用GPU能力。NVidia最新的显卡驱动是440.31,而Ubuntu 18.04的内置库也到了430版本,CUDA到了10.1版本。 1、NVidia驱动更新 ...

2019/11/04 14:40
8.1K
使用TensorFlow和Kubernetes进行基于GPU的深度学习

Daniel Whitenack在最近举行的北美2017 KubeCon+CloudNativeCon大会上分享了如何使用TensorFlow和Kubernetes进行基于GPU的深度学习。 他以物体检测为例子介绍了一种典型的人工智能工作流程。...

Spark 3.0 内置支持 GPU 调度

如今大数据和机器学习已经有了很大的结合,在机器学习里面,因为计算迭代的时间可能会很长,开发人员一般会选择使用 GPU、FPGA 或 TPU 来加速计算。在 Apache Hadoop 3.1 版本里面已经开始内...

Spark的GPU支持方法研究

本文持续更新中,转载请注明来源:https://my.oschina.net/u/2306127/blog/1602291 为了使用Spark进行机器学习,支持GPU是必须的,上层再运行神经网络引擎。目前AWS\GCP和Databricks的云都已...

Amazon推出机器学习云服务

Amazon宣布推出 P2 实例,这是一种专为计算密集型应用程序而设计的全新实例类型,此类应用程序需要高性能 GPU 协处理器和大规模并行浮点性能。 P2 实例非常适合深度学习、计算流体动力学、计...

PyTorch快速安装-基于JupyterHub并运行K8s

PyTorch快速安装-基于JupyterHub并运行K8s 运行PyTorch可以直接逻辑运行、容器中运行、KubeFlow中运行以及基于JupyterHub(独立运行或运行在K8s之上)等多种模式。这里介绍运行在K8s上基于J...

TensorFow的基本使用

TensorFlow是一个基于Graph的计算框架,主要用于数据驱动的机器学习领域。但TensorFlow本身并不是一个神经网络系统,而是一个通用的数据和模型驱动的流程,与传统的逻辑驱动的语言有较大的区...

Ubuntu上安装DeepDream图像深度学习系统

There are a lot of steps here but they're very straightfoward. I pulled my AMD card out this afternoon after work, installed the Nvidia GPU, and had Deep Dream up and running in...

Ubuntu快速玩转机器学习

要搭建一个完整的机器学习平台,需要使用很多种软件。这里介绍了基于Ubuntu+Nvidia+Docker+Tensorflow+Kubernetes+Spark的技术栈,这是一条非常强大的技术路线,这里分享了具体的部署攻略,包...

Kubernetes加入新节点,经验总结

Kubernetes主控节点建立后,就可以随时添加更多的工作节点进去构建更大的集群(minikube设计为单机开发使用,不能添加工作节点),容器实例可以在所有符合条件的node上调度运行,这是Kuberne...

机器学习框架:MXNet Python Overview Tutorial

Docs » MXNet Python Package » MXNet Python Overview Tutorial Edit on GitHub MXNet Python Overview Tutorial This page gives a general overview of MXNet’s python package. MXNet...

TensorFlow源码编译-基于Ubuntu 15.04

介绍Google的TensorFlow机器学习开源库,在UbuntuKylin上的安装和和源码编译。本文来自于:http://wiki.jikexueyuan.com/project/tensorflow-zh/get_started/basic_usage.html,原始官方文档...

分布式机器学习框架-百度的PADDLE(计划开源)

PADDLE是百度开发的一个分布式的机器学习框架,是基于Spark的。

Apache Spark 3.0 正式发布,重大功能概览

Apache Spark 3.0 增加了很多令人兴奋的新特性,包括动态分区修剪(Dynamic Partition Pruning)、自适应查询执行(Adaptive Query Execution)、加速器感知调度(Accelerator-aware Schedul...

Kubernetes集成TensorFlow服务

Kubernetes集成TensorFlow服务 TensorFlow可以裸机运行、基于Virtualenv、Anaconda运行,在Docker中运行。把TensorFlow运行于Kubernetes之中,可以利用Kubernetes的强大容器管理和编排能力,...

从 Docker映像安装适用于Linux* 的OpenVINO™ 工具套件

英特尔® Distribution of OpenVINO™ 工具套件可以快速部署可媲美人类视觉的应用程序和解决方案。该工具套件基于复杂神经网络(CNN),通过英特尔® 硬件扩展了计算机视觉 (CV) 工作负载,从...

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