GPU运维

使用Ansible进行自动化运维

引言简介自动化运维在现代IT基础架构管理中扮演着重要角色。通过自动化，我们可以提高效率、减少人为错误和加速部署流程。
weixin_58606202·2024-09-06 12:02

关于日志数据管理

熟悉数据中心运维的人都知道，日志数据是记录IT系统操作行为的重要数据，所有的硬件设备与软件执行的所有指令都会通过日志保留下来。企业针对日志数据的管理，目前的情况是怎么样的呢？1、缺少日志管理能力。
Aichris·2024-09-06 12:03

环境安装-1：Python3.8+CUDA11.6.1+cuDNN8.6+Tensorflow-gpu2.6.1

CUDA™是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。
w坐看云起时·2024-09-06 10:50

构建专业技能：MySQL数据备份策略的培训与实践

1.数据备份策略培训的重要性在数据库的日常运维中，数据备份策略的培训有助于：提升团队技能：确保团队成员
2401_85763803·2024-09-06 06:26

arm a7 支持虚拟化吗_Arm增加CPU、GPU和ISP，实现自主和视觉安全_Mali

原标题：Arm增加CPU、GPU和ISP，实现自主和视觉安全Arm引入了一套新的知识产权(IP)，包括新的CPU、GPU和ISP(图像信号处理器)，以实现可扩展、高效的计算能力，以实现跨汽车和工业应用的安全
weixin_39569112·2024-09-06 06:22

ISP(图像信号处理器)是什么？

和电脑的GPU类似，通常采并行计算。功能：Bayertransformation图像传感器（就是光电转换器）中的光电二极管（吸收光子产生电流）其实是无法识别颜色的，为了能够识别颜
FoGoiN·2024-09-06 05:16

NPU技术总结

NPUs的设计架构:NPUs通常采用不同于传统CPU或GPU的架构，优化了矩阵运算和并行处理。指令集:它们拥有专门的指令集，用于加速神经网络中的常见操作，如卷积和激活函数。
技术学习分享·2024-09-06 00:47

Nvidia GPU benchmark压力测试工具

一、参考资料使用Pytorch测试cuda设备的性能（单卡或多卡并行）GPU：使用gpu-burn压测GPU二、GPU压力测试方法1.PyTorch方式使用torch.ones测试CUDA设备。
花花少年·2024-09-06 00:13

字节跳动10万节点HDFS集群多机房架构演进之路(1)

如何高效运维如此超大规模的集群要回答这些问题需要HDFS从多个方向迭代优化，例如DanceNN的上线、运维平台的建设等，本文不会介绍字节跳动HDFS所有的演进方案，而是聚焦在HDFS多机房架构的演进策略上
2401_84122782·2024-09-05 21:23

快速搭建本地 Whisper 语音识别大模型

前置准备在开始之前，你需要确保计算机符合以下条件：Python3.7+环境GPU支持（CUDA驱动）：尽管CPU也能运行，但GPU会更快。足够的存储空间：模型可能需要几个GB。步骤一：
码上飞扬·2024-09-05 18:31

网络安全（黑客）自学

一、什么是网络安全网络安全可以基于攻击和防御视角来分类，我们经常听到的“红队”、“渗透测试”等就是研究攻击技术，而“蓝队”、“安全运营”、“安全运维”则研究防御技术。
白帽子凯哥·2024-09-05 17:57

AI创业必备：GPU云、GPU 租赁或自建，你选对了吗？

在快速发展的机器学习领域，人工智能初创公司对GPU的需求与日俱增。GPU成了AI创业公司们构建核心资源，甚至颠覆创新的关键资源和基础设施。然而，这也让GPU资源的价格水涨船高。
DO_Community·2024-09-05 17:25

1+X云计算运维与开发(中级)实战案例——Kafka集群部署

前言Kafka是一种开源的流处理平台和消息系统，被设计用于构建实时数据管道和流式应用程序，可以处理大规模的实时数据流，并提供高吞吐量、持久性存储和分布式处理能力。在实时数据处理、日志聚合、指标监控、事件驱动架构等场景下，Kafka有着广泛的应用。它的高性能、可扩展性以及丰富的功能使其成为了大数据领域中的重要工具之一。Kafka中发布订阅的对象是topic。用户可以为每类数据创建一个topic，把向
kuuuugua·2024-09-05 15:41

jenkins+docker实现可持续自动化部署springboot项目

目录一、前言二、微服务带来的挑战2.1微服务有哪些问题2.2微服务给运维带来的挑战三、可持续集成与交付概述3.1可持续集成与交付概念3.1.1持续集成3.1.2持续交付3.1.3可持续集成与交付核心理念
小码农叔叔·2024-09-05 14:37

Oracle日常运维命令

一、日常巡检命令1、检查Oracle实例状态SQL>setpages600lines600SQL>selectinstance_name,host_name,startup_time,status,database_statusfromv$instance;说明：“STATUS”表示Oracle当前的实例状态，必须为“OPEN”；“DATABASE_STATUS”表示Oracle当前数据库的状态，
一心只为学·2024-09-05 13:29

为什么深度学习用GPU而不是CPU

首先，我们深度理解一下中央处理器（CentralProcessingUnit，CPU）的核心。CPU的每个核心都拥有高时钟频率的运行能力，和高达数MB的三级缓存（L3Cache）。它们非常适合执行各种指令，具有分支预测器、深层流水线和其他使CPU能够运行各种程序的功能。然而，这种明显的优势也是它的致命弱点：通用核心的制造成本非常高。它们需要大量的芯片面积、复杂的支持结构（内存接口、内核之间的缓存逻
小锐->技术成就梦想,梦想成就辉煌。·2024-09-05 13:59

Unity3D 如何提升游戏运行效率详解

1.优化渲染性能1.1使用合适的纹理压缩和格式技术详解：使用适当的纹理压缩可以显著减少内存使用和GPU负担。Unity支持多种纹理压缩格式，如ETC2、PVRTC
Clank的游戏栈·2024-09-05 11:14

Unity3D Compute Shader如何进行同步详解

前言在Unity3D中，ComputeShaders是一种利用GPU并行处理能力执行复杂计算的方法。
Clank的游戏栈·2024-09-05 11:44

零基础转行学网络安全怎么样？能找到什么样的工作？

零基础转行学习网络安全是完全可行的，但需要明确的是，网络安全是一个既广泛又深入的领域，包含了网络协议、系统安全、应用安全、密码学、渗透测试、漏洞挖掘、安全编程、安全运维等多个方面。。
爱吃小石榴16·2024-09-05 08:58

Ubuntu下安装CUDA和cuDNN

Ubuntu下安装CUDA和cuDNNCUDA1.查看显卡是否支持CUDA网址https://developer.nvidia.com/cuda-gpus。
_Mallow_·2024-09-05 08:26

Ubuntu20.04安装CUDA和cuDNN

这里写目录标题1.简介1.1测试TensorFlow能否使用GPU2.安装CUDA11.22.1下载安装包2.2安装2.3配置环境变量2.3.1打开bashrc2.3.2末尾加上2.3.3内容生效2.4
Czi.·2024-09-05 08:26

华为云服务-运维篇-负载均衡介绍与平台算法使用_华为负载均衡设备(1)

本地负载均衡不需要花费高额成本购置高性能服务器，只需利用现有设备资源,就可有效避免服务器单点故障造成数据流量的损失，通常用来解决数据流量过大、网络负荷过重的问题。同时它拥有形式多样的均衡策略把数据流量合理均衡的分配到各台服务器。如果需要在现在服务器上升级扩充，不需改变现有网络结构、停止现有服务，仅需要在服务群中简单地添加一台新服务器。2.4、全局负载均衡2.4.1、简介全局负载均衡针对不同地理位置
一个射手座的程序媛·2024-09-05 07:19

【30天玩转python】Python简介与安装

它以简单易懂的语法和强大的功能性迅速流行，广泛应用于Web开发、数据分析、人工智能、自动化运维等多个领域。
爱技术的小伙子·2024-09-05 04:29

【Linux服务器故障排查实用指南】

原文地址：【Linux服务器故障排查实用指南】作者：蚁巡运维平台#运维#http://www.antvision.cn/由于造成网络问题的因素多种多样，因此网络故障排查技能就成了每位服务器或网络服务负责人必不可少的重要素质
weixin_34214500·2024-09-05 01:11

【从问题中去学习k8s】k8s中的常见面试题（夯实理论基础）（二十四）

本站以分享各种运维经验和运维所需要的技能为主《python零基础入门》：python零基础入门学习《python运维脚本》：python运维脚本实践《shell》：shell学习《terraform》持续更新中
向往风的男子·2024-09-05 00:07

【从问题中去学习k8s】k8s中的常见面试题（夯实理论基础）（十九）

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向往风的男子·2024-09-05 00:07

【从问题中去学习k8s】k8s中的常见面试题（夯实理论基础）（二）

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向往风的男子·2024-09-05 00:37

【从问题中去学习k8s】k8s中的常见面试题（夯实理论基础）（二十三）

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向往风的男子·2024-09-04 23:02

NVIDIA NCCL 源码学习（八）- 数据通信链路transport的建立

上节说到nccl通过ncclTransportP2pSetup完成了数据通信链路的建立，还是以上节两机十六卡的环为例：第一台机器的环：graph->intra:GPU/0GPU/7GPU/
KIDGINBROOK·2024-09-04 22:57

探索Ansible自动化运维：提高效率的关键工具

探索Ansible自动化运维：提高效率的关键工具在现代IT环境中，自动化已经成为提高效率、减少错误和优化资源利用的重要手段。
一个代码猎人·2024-09-04 19:05

第T4周：使用TensorFlow实现猴痘病识别

本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊文章目录一、前期工作1.设置GPU（如果使用的是CPU可以忽略这步）2.导入数据3.查看数据二、数据预处理1、加载数据2、数据可视化3、再次检查数据
oufoc·2024-09-04 18:03

基线配置讲解

再就是由于不同供应商的支持原因，导致现存的操作系统和应用版本跨度很广，安全人员或运维人员资源不够的情况下很难支持做基线配置工作。
梦龙zmc·2024-09-04 15:47

多图详解kafka生产者消息发送过程

:fire:《Kafka运维管控平台LogiKM》:fire::pencil2:更强大的管控能力:pencil2::tennis:更高效的问题定位能力:tennis::sunrise:更便捷的集群运维能力
JAVAQXQ·2024-09-04 15:13

华为OD机试真题-日志采集-2024年OD统一考试（E卷）

题目描述日志采集是运维系统的的核心组件。日志是按行生成，每行记做一条，由采集系统分批上报。如果上报太频繁，会对服务端造成压力;如果上报太晚，会降低用户的体验;·如果一次上报的条数太多，会导致超时失败。
ai因思坦·2024-09-04 15:42

Rocm-Programming with HIP 内存分配

这种内存有以下特点和用途：GPU地址空间映射：分配的内存被映射到系统中所有GPU的地址空间。这意味着GPU可以直接访问这块内存，而不需要数据复制操作。
青禾子的夏·2024-09-04 12:49

使用PotPlayer播放器查看软解和硬解4K高清视频时的CPU及GPU占用情况

目录1、问题说明2、PotPlayer播放器介绍3、视频的软解与硬解4、使用PotPlayer查看4K高清视频软解和硬解时的CPU占用情况4.1、使用软解时CPU和GPU占用情况4.2、使用硬解时CPU
dvlinker·2024-09-04 11:12

2022-2023学年广州市中等职业学校学生技能竞赛网络建设与运维赛项样题

2022-2023学年广州市中等职业学校学生技能竞赛网络建设与运维赛项样题2023年09月一、竞赛内容分布“网络建设与运维”竞赛共分四个部分，其中：第一部分：网络运维及安全部署项目（450分）第二部分：
爱网猫·2024-09-04 09:29

免费GPU平台教程，助力你的AI, pytorch tensorflow 支持cuda

Colab：https://drive.google.com/drive/home阿里天池实验室：https://tianchi.aliyun.com/60个小时gputianchi.aliyun.com
zhangfeng1133·2024-09-04 08:57

ChatGLM3-6B-32K 在linux(Ubuntu) GPU P100(16G)复现记录

ChatGLM3-6B-32K在linux(Ubuntu)GPUP100(16G)复现记录时间：2024年6月12日1.创建Conda环境condacreate--namechatglm3python=
beneficial·2024-09-04 06:11

并行处理的艺术：深入探索PyTorch中的torch.nn.parallel模块

PyTorch，作为当前流行的深度学习框架之一，提供了torch.nn.parallel模块，允许我们轻松地将模型部署到多个GPU上。
杨哥带你写代码·2024-09-04 06:10

[python]python onnxruntime gpu是否可用

在Python中，要检查ONNXRuntime是否可以使用GPU，可以使用以下代码：importonnxruntimeasort#检查CUDA是否可用defis_cuda_available():try
FL1623863129·2024-09-04 05:29

caffe/PyTorch/TensorFlow 在Jupyter Notebook GPU中运用

在JupyterNotebook中使用Caffe框架并利用GPU加速，可以实现多种效果和目的，主要集中在深度学习领域。以下是一些主要的应用场景：快速训练模型：GPU加速可以显著提高模型训练的速度。
俊俏的萌妹纸·2024-09-04 04:26

3维线程格 gpu_GPU编程2--CUDA核函数和线程配置

CUDA核函数在GPU上执行的函数称为CUDA核函数(KernelFunction)，核函数会被GPU上多个线程执行，我们可以在核函数中获取当前线程的ID。
weixin_39575502·2024-09-04 03:22

算法学习-2024.8.16

TensorRT对于网络结构进行了重构，把一些能够合并的运算合并在了一起，针对GPU的特性做了优化。
蓝纹绿茶·2024-09-04 01:42

网络安全售前入门10安全服务——安全培训服务

应对信息安全风险能力、信息系统安全运维水平，降低信息系统安全风险的重要工作，是《网络安全法》的合规性要求。利用小视频或者其他新媒体手段提供协助XX科普网络安全相关知识。
努力工作的网安人·2024-09-04 00:34

谈谈PhxSQL的设计和实现哲学（上）

PhxSQL完全兼容MySQL，建立在简单可逻辑证明的一致性模型之上，架构、部署、运维
OpenIMup·2024-09-03 23:53

企业IT服务管理（ITSM）的实践与探索

在这个背景下，某大型集团（以下简称“该机构”）逐步构建了完善的IT服务管理体系，其发展历程和实践经验对于广大运维团队而言，具有极高的参考价值。
MXsoft618·2024-09-03 21:42

ansible自动化运维项目

在自动化运维中，Ansible是一种强大的工具，它通过无代理的方式来管理配置、部署应用程序和编排复杂任务。
iangyu·2024-09-03 19:34

Docker学习系列（七）：使用Kubernetes Operators进行应用的自动化运维管理

使用KubernetesOperators进行应用的自动化运维管理KubernetesOperators是扩展Kubernetes功能的强大工具，可以自动化复杂的应用运维任务。
黄宝良·2024-09-03 16:47

离屏渲染

在屏渲染On-ScreenRenderingGPU的渲染操作是在当前用于显示的屏幕缓冲区中进行离屏渲染Off-ScreenRendering离屏幕渲染是在GPU层面发生的，即GPU在当前屏幕缓冲区外，新开辟了一个缓冲区进行渲染当设置某一些视图的图层属性时
滨滨_57b5·2024-09-03 16:44
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