浅析GPU通信技术(上)-GPUDirect P2P
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1. 背景
GPU在高性能计算和深度学习加速中扮演着非常重要的角色, GPU的强大的并行计算能力,大大提升了运算性能。随着运算数据量的不断攀升,GPU间需要大量的交换数据,GPU通信性能成为了非常重要的指标。NVIDIA推出的GPUDirect就是一组提升GPU通信性能的技术。但GPUDirect受限于PCI Expresss总线协议以及拓扑结构的一些限制,无法做到更高的带宽,为了解决这个问题,NVIDIA提出了NVLink总线协议。
这个系列文章会对以上GPU通信技术做详细的介绍,旨在帮助开发者更好的利用这些技术对自己的应用做相应的优化。
本篇文章会先介绍一下GPUDirect技术,并着重
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开启“互联网+”模式打造智能移动APP巡检系统
2016年,工业4.0,互联网+,大数据,物联网依然是网络热词。人们谈论互联网+,想象着智能工厂,感觉变革隐隐就在转瞬之间。但大多是纸上谈兵,许多人谈论这些新的理念,新的工具,都是在仰望一个阿拉丁神灯,至于用来做什么,怎么用的一概不清楚,仅仅是觉得有了这些,就什么都解决了,就再也不用面对什么交货困难,产能低,良率低等问题了。没这回事。 工具有了,变革接踵而来。怎么在迭代中抓住机遇,成为新的制造生态链上的一员?与其观望这个“互联网+”浪潮,不如是实实在在“+互联网”。与其仰望这些工具,不如直接开始使用。各种媒体显示,很多大型企业已经开始全力开发智能产线,致力于快速生产模式,组装一部手机,一台电视,甚至是一辆汽车都是分分钟的事情。格力,小米,美的,创维等等都颇有成绩,展示了智能产线的生产力。那么中小企业面对当前的巡检管理工作,鉴于工业4.0的快速发展有什么应对动作呢? 互联网+大数据采集 中小企业的一个痛点是在产线大数据的采集。不提行业大数据,单单是自己产线上的数据就乱七八糟,材料批号难追溯,失效原因难查清,巡检数据难整理,白班夜班乱交接等等产线上实实在在的问题。工厂里一个动作,一台机器,...
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再次实践 MySQL chart - 每天5分钟玩转 Docker 容器技术(166)
学习了 chart 结构和模板的知识后,现在重新实践一次 MySQL chart,相信会有更多收获。 chart 安装前的准备 作为准备工作,安装之前需要先清楚 chart 的使用方法。这些信息通常记录在 values.yaml 和 README.md 中。除了下载源文件查看,执行helm inspect values可能是更方便的方法。 输出的实际上是 values.yaml 的内容。阅读注释就可以知道 MySQL chart 支持哪些参数,安装之前需要做哪些准备。其中有一部分是关于存储的: chart 定义了一个 PersistentVolumeClaim,申请 8G 的 PersistentVolume。由于我们的实验环境不支持动态供给,所以得预先创建好相应的 PV,其配置文件mysql-pv.yml内容为: 创建 PVmysql-pv: 接下来就可以安装 chart 了。 定制化安装 chart 除了接受 values.yaml 的默认值,我们还可以定制化 chart,比如设置mysqlRootPassword。 Helm 有两种方式传递配置参数: 指定自己的 values 文...
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