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K8S从懵圈到熟练:认证与调度

不知道大家有没有意识到一个现实,就是大部分时候,我们已经不像以前一样,通过命令行,或者可视窗口来使用一个系统了。现在我们上微博、或者网购,操作的其实不是眼前这台设备,而是一个又一个集群。 通常,这样的集群拥有成百上千个节点,每个节点是一台物理机或虚拟机。集群一般远离用户,坐落在数据中心。为了让这些节点互相协作,对外提供一致且高效的服务,集群需要操作系统。Kubernetes就是这样的操作系统。 比较Kubernetes和单机操作系统,Kubernetes相当于内核,它负责集群软硬件资源管理,并对外提供统一的入口,用户可以通过这个入口来使用集群,和集群沟通。 而运行在集群之上的程序,与普通程序有很大的不同。这样的程序,是“关在笼子里”的程序。它们从被制作,到被部署,再到被使用,都不寻常。我们只有深挖根源,才能理解其本质。 “关在笼子里”的程

基于Kubernetes的云上机器学习—GPU弹性扩缩容

前言 在深度学习中,要使用大量GPU进行计算。 而GPU往往价格不菲,随着模型变得越复杂,数据量积累,进行深度学习计算需要耗费极大的经济和时间成本。 解决方案 阿里云容器服务提供的深度学习解决方案,基于Kubernetes为核心,支持cluster-autoscaler 进行节点弹性扩缩容。除了CPU,Memory 等基础指标外,还可以以GPU资源维度进行节点弹性扩缩容。在深度学习常场景里,我们可以实现以下目标: 当出现计算高峰,集群中存量的GPU计算资源不满足需求时, 自动按需求使用量弹出实例,加入到集群中。及时应对资源不足。 当计算任务完成,autoScaler 发现弹出的节点GPU资源闲置,我们能够及时回收闲置的GPU节点,节省成本。 如何使用 前提 需要您已创建好容器服务 Kubernetes集群。 您可以选择经典版Kubernetes

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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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Rocky Linux

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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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