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微软开源内部 Linux 发行版 CBL-Mariner

微软近日开源了一款内部使用的 Linux 发行版——CBL-Mariner(CBL 即 Common Base Linux)。CBL-Mariner 不是桌面 Linux 而是服务器端 Linux,它被用于微软的云基础设施以及边缘产品和服务。CBL-Mariner 旨在为这些设备和服务提供一个一致的平台,并增强微软在 Linux 更新方面与时俱进的能力。 CBL-Mariner 的设计理念是通过提供一组小的通用核心软件包来满足云和边缘服务的普遍需求,同时允许各团队在通用核心之上根据需要引入额外的软件包。它是轻量级的发行版,只消耗非常小的磁盘和内存资源,可作为容器或容器主机使用。 CBL-Mariner 遵循“默认安全(secure-by-default)”原则,操作系统的大多数方面都以安全为重点。它包含加固内核、签名更新、ASLR、基于编译器的加固和防篡改日志等众多功能。所有 CBL-Mariner安全功能都已罗列在GitHub repo中。 微软表示,开源 CBL-Mariner Linux 发行版是他们对广泛的 Linux 技术不断增加投资的一部分,就如同此前的SONiC,Azur...

浅谈GPU虚拟化和分布式深度学习框架的异同

撰文 | 袁进辉 经常有人来问我:GPU虚拟化和分布式深度学习框架的异同,以及是不是用GPU虚拟化技术也可以解决现在超大规模深度学习模型的分布式训练难题。 这次不妨把我的观点简要总结并分享出来, 只想知道结论的朋友只需看简短的答案: 两者不是一回事,二者的思想是对立的,GPU虚拟化对解决分布式训练深度学习模型的难题没有任何作用(不谈负作用的话) 。 想知道原因的读者请继续阅读下文。 1 GPU虚拟化 GPU虚拟化的主要出发点是,有些计算任务的颗粒度比较小,单个任务无法占满整颗GPU,如果为每一个这样的任务单独分配一颗GPU并让这个任务独占,就会造成浪费。因此,人们希望可以让多个细粒度的任务共享一颗物理的GPU,同时,又不想让这些任务因共享资源互相干扰,也就是希望实现隔离。 因此,GPU 虚拟化要实现“一分多”,也就是把一颗物理的GPU分成互相隔离的几个更小的虚拟GPU,也就是vGPU,每颗vGPU独立运行一个任务,从而实现多个任务共享一颗物理的GPU。 GPU虚拟化在推理任务中有需求,这是因为推理任务的负载取决于服务请求的多寡,在服务请求的低谷,推理需要的计算时有时无,多个...

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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