Kubernetes GPU Compartir

1. ¿Pueden múltiples vainas compartir una GPU??
2. ¿Puede Kubernetes usar GPU??
3. ¿Pueden los contenedores de Docker compartir GPU??
4. ¿Cómo funciona la memoria de GPU compartida??
5. ¿Puedes ejecutar 3 GPU al mismo tiempo??
6. ¿Puedes vincular 2 GPU??
7. ¿Pueden los contenedores acceder a GPU??
8. ¿Los contenedores tienen acceso a GPU??
9. ¿Puedo usar mi GPU en la máquina virtual??
10. ¿Puedes enviar una GPU en burbujas??
11. ¿El paso de GPU necesita 2 GPU??
12. ¿Puedes agrupar GPU??
13. ¿Cuál es la diferencia entre GPU dedicada y GPU compartida??
14. ¿Por qué no se usa la memoria de GPU compartida??
15. ¿Cuál es la diferencia entre la memoria GPU y la memoria de GPU compartida??
16. ¿Puedes usar 4 GPU a la vez??
17. ¿Puedo usar 4 GPU al mismo tiempo??
18. ¿Está bien usar 2 GPU a la vez??
19. ¿Cómo se llama cuando vinculan 2 GPU??
20. ¿Pueden múltiples vainas usar la misma PV??
21. ¿Pueden 2 vainas tener la misma IP??
22. ¿Pueden múltiples vainas usar el mismo puerto??
23. ¿Pueden múltiples vainas compartir el mismo volumen persistente??
24. ¿Puede una cápsula tener 2 servicios??
25. ¿Puede una vaina tener 2 contenedores??
26. Can 2 de vainas encajan en la entrada?
27. ¿Cómo comparto los datos entre dos vainas??
28. Can 2 pods se comunican en Kubernetes?
29. ¿Cuántas conexiones puede manejar una vaina??
30. Cuántos contenedores pueden ejecutarse en una sola vaina?
31. ¿Cómo se comunican dos contenedores en la misma vaina??
32. ¿Cuántas vainas pueden ejecutarse en un solo nodo??
33. ¿Cuál es la diferencia entre PersistentVolume y PersistentVolumecarlam?
34. ¿Cuál es la diferencia entre volumen y volumen persistente??
35. ¿Hacen contenedores en una memoria compartida??

¿Pueden múltiples vainas compartir una GPU??

No puede comprometer en exceso las GPU: los contenedores y las vainas no comparten GPU. Un contenedor no puede solicitar parte de una GPU: cada contenedor puede recibir acceso a una GPU completa o GPU múltiple.

¿Puede Kubernetes usar GPU??

Introducción. Kubernetes es una plataforma de código abierto para automatizar la implementación, escala y administración de aplicaciones contenedores. Kubernetes incluye soporte para GPU y mejoras a Kubernetes para que los usuarios puedan configurar y usar recursos de GPU fácilmente para acelerar las cargas de trabajo de IA y HPC.

¿Pueden los contenedores de Docker compartir GPU??

Controladores de Docker construyendo y ejecutando GPU NVIDIA

Los ingenieros de NVIDIA encontraron una manera de compartir los controladores de GPU desde el host hasta los contenedores, sin tenerlos instalados en cada contenedor individualmente. Las GPU en el contenedor serían los contenedores host.

¿Cómo funciona la memoria de GPU compartida??

La memoria de GPU compartida es una memoria virtual que se usa típicamente cuando su GPU se queda sin memoria de video dedicada. Por lo tanto, la memoria de GPU compartida es diferente de la memoria de GPU dedicada. Hay una gran diferencia entre estos dos tipos de VRAM. Este tipo de memoria virtual se usa cuando su GPU se ejecuta de su memoria de video dedicada.

¿Puedes ejecutar 3 GPU al mismo tiempo??

Sí, puede ejecutar 3 tarjetas gráficas simultáneamente sin tecnología SLI. Si desea habilitar SLI, entonces debe configurar SLI en pcie_8 y pcie_16_2. Luego instale otra tarjeta gráfica en pcie_16_1.

¿Puedes vincular 2 GPU??

Ambas tarjetas gráficas deben conectarse a través de un cable de puente que generalmente viene con la tarjeta gráfica o debe comprarse por separado. Solo las GPU de la misma serie se pueden conectar entre sí. Finalmente, cierre el estuche y conecte sus puertos de visualización a la GPU principal.

¿Pueden los contenedores acceder a GPU??

Debería poder ejecutar con éxito NVIDIA-SMI y ver el nombre de su GPU, la versión del controlador y la versión CUDA. Para usar su GPU con Docker, comience agregando el kit de herramientas de contenedores NVIDIA a su host. Esto se integra en Docker Engine para configurar automáticamente sus contenedores para soporte de GPU.

¿Los contenedores tienen acceso a GPU??

Sin embargo, los contenedores Docker® se utilizan más comúnmente para implementar fácilmente aplicaciones basadas en CPU en varias máquinas, donde los contenedores son de hardware y plataforma inglesítica. El motor Docker no admite de forma nativa las GPU NVIDIA, ya que utiliza hardware especializado que requiere que se instale el controlador NVIDIA.

¿Puedo usar mi GPU en la máquina virtual??

Compute Engine proporciona unidades de procesamiento de gráficos (GPU) que puede agregar a sus máquinas virtuales (máquinas virtuales). Puede usar estas GPU para acelerar las cargas de trabajo específicas en sus máquinas virtuales, como el aprendizaje automático y el procesamiento de datos.

¿Puedes enviar una GPU en burbujas??

Debido a la sensibilidad de las GPU, su mejor opción es colocar la caja más pequeña en una caja más grande antes del envío. Preparar una capa de fondo protectora. Antes de colocar la caja más pequeña en la caja más grande, prepare la caja más grande colocando una capa de espuma, empacando maní, empaque de burbujas o periódico en la parte inferior de la caja.

¿El paso de GPU necesita 2 GPU??

Re: pase de GPU único vs pase de GPU dual

Estabilidad (ambos anfitriones & invitado) es probable que sea mejor con una configuración de GPU dual, pero una sola configuración de GPU puede ser más fácil de configurar . El principal inconveniente que veo para una sola configuración de GPU es que perderá la mayoría de la funcionalidad del host mientras usa la VM.

¿Puedes agrupar GPU??

Los grupos de GPU también se pueden distribuir, con nodos de GPU repartidos entre dispositivos desplegados en el borde, en lugar de en un centro de datos centralizado. Unirse a las GPU de múltiples nodos distribuidos en un clúster hace posible ejecutar una inferencia de IA con muy baja latencia.

¿Cuál es la diferencia entre GPU dedicada y GPU compartida??

Los gráficos dedicados se refieren a tener una tarjeta gráfica separada, mientras que los gráficos compartidos (también llamados integrados o a bordo) significa usar su CPU y RAM del sistema para el procesamiento de gráficos. La diferencia es bastante grande.

¿Por qué no se usa la memoria de GPU compartida??

GPU probablemente no esté llamando a tanta memoria y el uso de la memoria compartida que ves probablemente se almacenen páginas de otras aplicaciones de escritorio que tienes en segundo plano mientras ejecuta la pantalla completa. Windows los guarda para que puedan ser precargados.

¿Cuál es la diferencia entre la memoria GPU y la memoria de GPU compartida??

La memoria de GPU dedicada es la cantidad de memoria asignada a la GPU para uso exclusivo, mientras que la memoria de la GPU es la cantidad total de memoria disponible para la GPU, incluida la memoria dedicada y compartida. La memoria de GPU compartida es la cantidad de memoria que se comparte entre la GPU y la CPU.

¿Puedes usar 4 GPU a la vez??

La tecnología Crossfire de la AMD fue desarrollada por ATI Technologies y permite que hasta 4 GPU se conecten a una sola computadora y entreguen un rendimiento mejorado. La tecnología funciona de la misma manera que funciona NVIDIA SLI y las tarjetas múltiples se configuran en la configuración de maestro-esclavo.

¿Puedo usar 4 GPU al mismo tiempo??

La mayoría de las placas base permitirán hasta cuatro GPU. Sin embargo, la mayoría de las GPU tienen un ancho de dos ranuras PCIe, por lo que si planea usar múltiples GPU, necesitará una placa base con suficiente espacio entre las ranuras PCIe para acomodar estas GPU.

¿Está bien usar 2 GPU a la vez??

Dos GPU son ideales para juegos de múltiples monitores. Las tarjetas duales pueden compartir la carga de trabajo y proporcionar mejores velocidades de cuadro, resoluciones más altas y filtros adicionales. Las tarjetas adicionales pueden permitir aprovechar las tecnologías más nuevas como las pantallas 4K.

¿Cómo se llama cuando vinculan 2 GPU??

La interfaz de enlace escalable (SLI) es una marca para una tecnología de múltiples GPU en desuso desarrollada por NVIDIA para vincular dos o más tarjetas de video para producir una sola salida. SLI es un algoritmo de procesamiento paralelo para gráficos por computadora, destinado a aumentar la potencia de procesamiento disponible.

¿Pueden múltiples vainas usar la misma PV??

Una vez que un PV está vinculado a un PVC, ese PV está esencialmente vinculado al proyecto de PVC y no puede estar obligado por otro PVC. Hay un mapeo uno a uno de PVS y PVCS. Sin embargo, múltiples pods en el mismo proyecto pueden usar el mismo PVC.

¿Pueden 2 vainas tener la misma IP??

Cada contenedor en una cápsula comparte la misma IP. Puedes `ping localhost` dentro de una cápsula. Dos contenedores en la misma cápsula comparten una IP y un espacio de nombres de red y ambos son locales entre sí.

¿Pueden múltiples vainas usar el mismo puerto??

0.1 . Significa que los contenedores no pueden usar el mismo puerto. Es muy fácil lograr esto con la ayuda de Docker Run o Docker-Compose, utilizando 8001: 80 para el primer contenedor y 8002: 80 para el segundo contenedor.

¿Pueden múltiples vainas compartir el mismo volumen persistente??

El modo de acceso ReadWriteUnce restringe el acceso de volumen a un solo nodo, lo que significa que es posible que múltiples vainas en el mismo nodo lean y escriban al mismo volumen.

¿Puede una cápsula tener 2 servicios??

Es un caso bastante común cuando varios contenedores en una cápsula escuchan en diferentes puertos y debe exponer todos estos puertos. Puede usar dos servicios o un servicio con dos puertos expuestos.

¿Puede una vaina tener 2 contenedores??

Al mismo tiempo, una vaina puede contener más de un contenedor, generalmente porque estos contenedores están relativamente estrechamente acoplados.

Can 2 de vainas encajan en la entrada?

Sí, si su camino de entrada puede colocar dos vehículos de lado a lado o de extremo a extremo, es probable que pueda acomodar dos contenedores. Un espacio de 25 pies. ancho y 15 pies. alto permitirá la colocación de lado a lado.

¿Cómo comparto los datos entre dos vainas??

Crear una vaina que ejecute dos contenedores

La ruta de montaje para el volumen compartido es/usr/share/nginx/html . El segundo contenedor se basa en la imagen de Debian y tiene una ruta de montaje de /pod . El segundo contenedor ejecuta el siguiente comando y luego termina. Observe que el segundo contenedor escribe el índice.

Can 2 pods se comunican en Kubernetes?

En Kubernetes, las cápsulas pueden comunicarse entre sí de algunas maneras diferentes: los contenedores en la misma vaina pueden conectarse entre sí usando localhost, y luego el número de puerto expuesto por el otro contenedor. Un contenedor en una cápsula puede conectarse a otra vaina utilizando su dirección IP.

¿Cuántas conexiones puede manejar una vaina??

Por defecto, el número máximo de solicitud concurrente por Kubernetes Cloud es 32. El mantenimiento de la vaina del agente y la ejecución de los pasos de tubería en los bloques de contenedores son las operaciones más comunes que requieren conexiones de servidor de la API de Kubernetes.

Cuántos contenedores pueden ejecutarse en una sola vaina?

Recuerde que cada contenedor en una cápsula se ejecuta en el mismo nodo, y no puede detener o reiniciar de forma independiente los contenedores; La mejor práctica habitual es ejecutar un contenedor en una cápsula, con contenedores adicionales solo para cosas como un Sidecar-Proxy Sidecar de Istio Network.

¿Cómo se comunican dos contenedores en la misma vaina??

Desde el punto de vista de la red, cada contenedor dentro del POD comparte el mismo espacio de nombres de redes. Esto le da a cada contenedor acceso a los mismos recursos de red, como la dirección IP del POD. Los contenedores dentro del mismo pod también pueden comunicarse entre sí a través de Localhost.

¿Cuántas vainas pueden ejecutarse en un solo nodo??

Acerca de las vainas máximas predeterminadas por nodo. Por defecto, GKE permite hasta 110 vainas por nodo en grupos estándar, sin embargo, los grupos estándar se pueden configurar para permitir hasta 256 vainas por nodo. Los clústeres de piloto automático tienen un máximo de 32 vainas por nodo.

¿Cuál es la diferencia entre PersistentVolume y PersistentVolumecarlam?

A PersistentVolume (PV) es un almacenamiento en el clúster que ha sido aprovisionado por el administrador de servidor/almacenamiento/clúster o aprovisionado dinámicamente utilizando clases de almacenamiento. Es un recurso en el clúster al igual que el nodo. Un PersistentVolumEclaim (PVC) es una solicitud de almacenamiento por parte de un usuario que puede ser logrado desde PV.

¿Cuál es la diferencia entre volumen y volumen persistente??

Diferencia entre volúmenes y volúmenes persistentes

Los volúmenes y los volúmenes persistentes difieren de las siguientes maneras: un volumen separa el almacenamiento de un contenedor pero lo une a una cápsula, mientras que PVS separa el almacenamiento de una cápsula. El ciclo de vida de un volumen depende de la cápsula que lo use, mientras que el ciclo de vida de un PV no es.

¿Hacen contenedores en una memoria compartida??

Descripción general. Hay dos tipos de objetos de memoria compartida en Linux: System V y Posix. Los contenedores en una cápsula comparten el espacio de nombres de IPC del contenedor de infraestructura POD y, por lo tanto, pueden compartir los objetos de memoria compartida del sistema v compartido.