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在Openjdk 8 中如何合理使用容器 memory 资源

前言 将 Java 应用容器化虽然更好地解决了可移植性问题,但也存在着一些不友好的情况,比如低版本的JDK(低于Java 8u131)并不能识别 CGroup 资源限制。这将导致JVM读取的是宿主机的全部CPU和内存,一但容器使用资源超过限制则会被 docker 杀死。 在 kubernetes 中,我们会显示在 yaml 文件中配置CPU、内存请求和限制,我们希望容器中的JVM进程能够自动识别到 CGroup 资源限制,获取到正确的内存和CPU信息从而自行动态调整。 JVM 参数配置 以下操作皆在一台 4C 16G 服务器上进行。 版本低于 8u131 JDK 版本低于 8u131 版本的 JVM 不会自动识别到 CGroup 资源限制,需要手动设置初始堆大小以及最大堆大小,否则会按照宿主机的全部内存设置默认值: 配置最大堆大小-Xmx,默认值:内存的1/4 配置初始堆大小-Xms,默认值:内存的1/64 未配置JVM参数 可以看到Max. Heap Size (Estimated): 3.48G,未能正确识别 CGroup 资源限制 $ docker run --rm -m 2...

云原生的弹性 AI 训练系列之三:借助弹性伸缩的 Jupyter Notebook,大幅提高 GPU 利用率

Jupyter Notebooks 在 Kubernetes 上部署往往需要绑定一张 GPU,而大多数时候 GPU 并没有被使用,因此利用率低下。为了解决这一问题,我们开源了 elastic-jupyter-operator,将占用 GPU 的 Kernel 组件单独部署,在长期空闲的情况下自动回收,释放占用的 GPU。这篇文章主要介绍了这一开源项目的使用方式以及工作原理。 Jupyter Notebooks 是目前应用最为广泛的交互式开发环境,它很好地满足了数据科学、深度学习模型构建等场景的代码开发需求。不过 Jupyter Notebooks 在方便了算法工程师和数据科学家们日常开发工作的同时,也对基础架构提出了更多的挑战。 资源利用率的问题 最大的挑战来自于 GPU 资源利用率。在运行的过程中即使没有代码在运行,Notebook 也会长期占用着 GPU,造成 GPU 的空置等问题。在大规模部署 Jupyter 实例的场景下,一般会通过 Kubernetes 创建多个 Notebook 实例,分配给不同的算法工程师使用。而在这样的情况下,我们需要在对应的 Deployment 中事...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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Oracle Database,又名Oracle RDBMS,或简称Oracle。是甲骨文公司的一款关系数据库管理系统。它是在数据库领域一直处于领先地位的产品。可以说Oracle数据库系统是目前世界上流行的关系数据库管理系统,系统可移植性好、使用方便、功能强,适用于各类大、中、小、微机环境。它是一种高效率、可靠性好的、适应高吞吐量的数据库方案。

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JDK是 Java 语言的软件开发工具包,主要用于移动设备、嵌入式设备上的java应用程序。JDK是整个java开发的核心,它包含了JAVA的运行环境(JVM+Java系统类库)和JAVA工具。