GPU Resource Management On JDOS 梁永清 liangyongqing1@jd.com 提供的服务 1. 用于实验的 GPU 容器 2.基于 Kubeflow 的机器学习训练服务 3.模型管理和模型 Serving 服务 Experiment Training Serving 均基于容器，不对业务方直接提供 GPU 物理机 GPU 实验 JDOS 常规的容器服务 常规的容器服务 ，使用 gpu 的 zone ， 自行设定相应的镜像即 可，有完善的周边服务 训练服务 • 提供基于 kubeflow 的分布式训练方案 – 界面化操作，用户提供代码地址和执行命令即可 – 系统内建支持安装 pip 依赖 – 自制存储插件支持分布式文件系统存储用户数据 – 支持官方镜像，不需要 JDOS 提前协助制作镜像 – 提供 tensorboard 作为训练监控实时查看训练状态 作为训练监控实时查看训练状态 – 用户训练完成后释放 GPU 资源，提高 GPU 利用率 – Job 调度 （部门 quota 限制 + 优先级） • 创建训练 – 用户选择集群提供代码地址和执行命令即可 – 选择所用框架（镜像）：支持官方，亦可自制 （提供 dockerfile 生成镜像服务） – 选择存储来源：对接了内部的存储 – 填写代码地址，执行的命令等 – 可以选择是否监控训练，提供

大数据时代的Intel乊Hadoop 系统方案架构师：朱海峰 英特尔®中国于计算创新中心 2013.4 北京 法律声明 本文所提供乊信息均不英特尔® 产品相关。本文丌代表英特尔公司戒其它机构向仸何人明确戒隐含地授予仸何知识产权。除相关产品的英特尔销售条款不条件中列明乊担保条件以外，英特 尔公司丌对销售和/戒使用英特尔产品做出其它仸何明确戒隐含的担保，包括对适用亍特定用途、适销 订购产品前，请联系您当地的英特尔销售办事处戒分销商，了解最新技术规范。 如欲获得本文戒其它英特尔文献中提及的带订单编号的文档副本，可致电 1-800-548-4725，戒访问http：//www.intel.com/design/literature.htm 性能测试和等级评定均使用特定的计算 机系统和/戒组件迚行测量，这些测试大致反映了英特尔® 产品的性能。系统硬件、软件设计戒配置的仸何差异都可能 特尔主劢管理技术可能在基亍主机操 作系统的虚拟与用网（VPN）上，戒者在无线连接、使用电池电源、睡眠、休眠戒关机时无法使用戒是某些功能受到限制。如欲了解更多信息，请访问：httP： //www.intel.com/technology/iamt。 英特尔® 架构上的 64 位计算要求计算机系统采用支持英特尔® 64 架构的处理器、芯片组、基本输入输出系统（BIOS）、操作系统、设备驱劢程序和应用。实际性能会根据您使用的具体

激活函数与GPU加速 主讲人：龙良曲 Leaky ReLU simply SELU softplus GPU accelerated 下一课时 测试 Thank You.

worker。在 Microsoft SVVP Catalog 中，它们名为 Red Hat OpenShift Container Platform 4 on RHEL CoreOS 8。 Intel 和 AMD CPU。 OpenShift Virtualization 现在与 OpenShift Service Mesh 集成。您可以将虚拟机连接到服务网 格， 以使用 IPv4 监控、视觉化和控制在默认 自定义资源(CR)配置为在安装驱动程序前启用介质设备，则不会启 用介质设备。更新可能会触发此问题。例如，如果在 daemonset 之前更新 virt-handler，它安装 NVIDIA 驱动程序，则节点无法提供虚拟机 GPU。(BZ#2046298) 作为临时解决方案： 1. 从 HyperConverged CR 中删除 mediatedDevicesConfiguration 和 permittedHostDevices。 应商提供的裸机 商提供的裸机实 实例或服 例或服务 务器。 器。 CPU 要求 要求 Red Hat Enterprise Linux(RHEL)8 支持 支持 Intel 64 或 AMD64 CPU 扩展 启用 Intel VT 或 AMD-V 硬件虚拟化扩展 启用 NX（无执行）标记 存 存储 储要求 要求 OpenShift Container Platform 支持 警告 警告

Foundation，Ceph RBD 卷优先于 CephFS 卷。 重要 重要 您无法实时迁移使用以下配置的虚拟机： 具有 ReadWriteOnce (RWO) 访问模式的存储卷 透传功能，比如 GPU 对于这些虚拟机，不要将 evictionStrategy 字段设置为 LiveMigrate。 1.3. 单节点 OPENSHIFT 的不同 您可以在单节点 OpenShift 上安装 OpenShift Network transfer 图。默认情况下，Network transfer 显示所有网络的总和。要查看特定网络的分类，请点 Breakdown by network。 硬件 硬件设备 设备标题 GPU 和主机设备 警 警报 报标题 OpenShift Virtualization 警报，按严重性分组 快照 快照标题 进 进行快照 行快照 和 快照 快照 表。 网 网络 络接口 接口标题 SSH 点复制图标将 virtctl ssh 命令复制到剪贴板。 SSH 服务类型选项 选择 SSH over LoadBalancer 或 SSH over NodePort。 GPU 设备 点编辑图标添加 GPU 设备。 主机设备 点编辑图标添加主机设备。 无头模式 点编辑图标启用无头模式。 Services 部分 如果安装了 QEMU 客户机代理，则显示服务。 活跃用户部分 如果安装了

208 5.5.2 加载和保存模型参数 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 209 5.6 GPU . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 211 . . . . . . . . . . . . . . . . . 212 5.6.2 张量与GPU . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 213 5.6.3 神经网络与GPU . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 512 12.3.1 基于GPU的并行计算 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 512 12.3.2 并行计算与通信 . .

全球工业互联网平台数量 > 150 国家 研究内容 代表成果 政策扶持 工业互联网综合平台，采用数据流打通与 数据分析衍生价值的结构 Predix平台 GE联合AT&T, CISCO, IBM, INTEL等企业组建工业互联网 联盟(IIC), 发布参考架构IIRA. 基于云的开放式物联网操作系统，实现全 面的系统集成和数据融合，打破数据孤岛 Mindsphere平台 德国联邦政府支持相关行业协会建设工业4 制造业”发展 工业互联网的指导意见》(以下简称: 《指导意见》)，明确将打造平台 体系作为七大任务之 一，提出构建工业互联网标准体系，实施标准研制及 试验验证工程。 • GE 波音 罗克韦尔 IBM INTEL CISCO 微软 AT&T PTC HP DELL EMC • SAP 博士 SIEMENS ABB 英飞凌 • 海尔 三一 航天科工 徐工 美的 华为 阿里云 • 三菱 东芝 日立 索尼 提交多框架（TensorFlow、PyTorch 、MxNet等）的模型训练作业，支 持分布式和 GPU 加速，以及训练过 程的可视化。 模型训练 模型版本管理，模型推理服务的部署 、监控、管理和升级，提供 A/B test 和滚动升级。 模型服务 实现对 GPU 集群资源进行管理，根 据用户作业请求自动分配和回收 GPU 资源。 GPU 集群管理 对接存储系统，管理数据集；提供 notebook 交互式代码开发和调试工

1.2.6.2. 添加到 Node Tuning Operator 的实时配置集 1.2.6.3. 现在完全支持 Performance Addon Operator 1.2.6.4. 使用 Intel 设备优化数据平面性能 1.2.6.5. 在控制台中管理裸机主机 1.2.7. 开发者体验 1.2.7.1. oc set probe 命令已扩展 1.2.7.2. oc adm upgrade 网络必须使用 DHCP 或 Red Hat Openshift SDN 的静态地址。 使用 Eclipse OpenJ9 的 AdoptOpenJDK 安装程序置备的基础架构 NVIDIA GPU 设备管理器 特殊资源 Operator OpenShift Ansible Service Broker Operator（已弃用） dotNET on RHEL 支持的功能 支持的功能 提高了支持性，如集成收集以及改进状态报告。 已设计并记录了一个覆盖字段内紧急配置的方法。 1.2.6.4. 使用 使用 Intel 设备优 设备优化数据平面性能 化数据平面性能 OpenShift Container Platform 4.6 支持： Intel FPGA PAC N3000 的 Open Operator Open SR-IOV Operator for Wireless

supports multiple platforms and backends.  It is user friendly framework which runs on both CPU and GPU.  Highly scalability of computation. Benefits Keras is highly powerful and dynamic framework c330e59be8cf2d47c0b11d3cde8/ numpy-3.1.1-cp36-cp36m- macosx_10_6_intel.macosx_10_9_intel.macosx_10_9_x86_64. macosx_10_10_intel.macosx_10_10_x86_64.whl (14.4MB) |████████████████████████████████| c330e59be8cf2d47c0b11d3cde8/ pandas-3.1.1-cp36-cp36m- macosx_10_6_intel.macosx_10_9_intel.macosx_10_9_x86_64. macosx_10_10_intel.macosx_10_10_x86_64.whl (14.4MB) |████████████████████████████████|

(Sierra) or later (no GPU support) • Raspbian 9.0 or later �� pip �� TensorFlow tensorflow —Current release for CPU-only (recommended for beginners) tensorflow-gpu —Current release with GPU support (Ubuntu (Ubuntu and Windows) tf-nightly —Nightly build for CPU-only (unstable) tf-nightly-gpu —Nightly build with GPU support (unstable, Ubuntu and Windows) “Hello TensorFlow” Try it “Hello TensorFlow” “Hello TensorFlow” instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX2 FMA Hello TensorFlow • Intel • Haswell processor, Q2 2013 • Haswell E processor, Q3 2014 • Broadwell processor, Q4 2014 • Broadwell