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【云端技能包】k8s 知识- 模块化方式认识Statefulset和Deployment

在学习干货前,客官请留步——【“云”住民生存训练营--玩转k8s】本周五,即将在线上开播,扫码一键预约直播! 当我们使用 k8s 的各种 resource 时,常常会感到 yaml 元素项目繁多、难以记忆,例如api, meta data, spec,template等等。我们在记忆某个选项或者是自己在编写这个选项的时候,可能会感觉比较困难。 事实上,k8s 的 resource 描述方式自有其规律在其中。如果能用模块化的方法拆解一下,可以更好地理解记忆它们的相同与不同之处。 云资源优化服务 SpotMax无缝集成了Kubernetes,可便捷实现容器的管理与自动化发布。==>戳链接了解SpotMax StatefulSet和Deployment作为我们在 k8s 中常用的控制器(工作负载),以不同方式管理着 Pod。通常情况下,StatefulSet用于部署有状态应用,Deployment 则用于部署无状态应用。 这一期“云端跟我学”,我们将以StatefulSet和Deployment为例,用模块化的方式进行对比记忆,并认知其中的规...

一文带你从零认识什么是XLA

摘要:简要介绍XLA的工作原理以及它在 Pytorch下的使用。 本文分享自华为云社区《XLA优化原理简介》,作者: 拓荒者01。 初识XLA XLA的全称是Accelerated Linear Algebra,即加速线性代数。作为一种深度学习编译器,长期以来被作为Tensorflow框架的一个试验特性被开发,历时至今已经超过两三年了,随着Tensorflow 2.X的发布,XLA也终于从试验特性变成了默认打开的特性。此外, Pytorch社区也在大力推动XLA在Pytorch下的开发,现在已经有推出PyTorch/XLA TPU版本,暂只支持谷歌平台TPU上使用。 LLVM 提到编译器就不得不提大名鼎鼎的LLVM。LLVM是一个编译器框架,由C++语言编写而成,包括一系列分模块、可重用的编译工具。 LLVM框架的主要组成部分有: 1、前端:负责将源代码转换为一种中间表示 2、优化器:负责优化中间代码 3、后端:生成可执行机器码的模块 LLVM为不同的语言提供了同一种中间表示LLVM IR,这样子如果我们需要开发一种新的语言的时候,我们只需要实现对应的前端模块,如果我们想要支持一种新的...

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