蓝维洲 2021.10.16 cilium的网络加速秘诀 蓝维洲 网络组研发负责人 演讲人 cilium介绍 https://cilium.io https://github.com/cilium cilium是 kubernetes 的 CNI 网络解决方案，创新采用了 eBPF datapath，为 kubernetes网络和 linux 社区的 eBPF 发展，启动了 最要的推动作用。 最要的推动作用。 截止 2021.10 ，cilium github 项目已有 9.3K star，Contributors 316位 cilium的特色功能： • 网络功能 • 负载均衡 • 网络安全 • 可观察性 • 多集群连通 注：本 PPT 基于 cilium v1.10.4 进行分析 ��������������� ��������������� �������������������� �������������������� ���������������� ������������������������ Cilium加速网络 性能提升的主要表现： • 不同场景下，不同程度地降低了 网络数据包的“转发延时” • 不同场景下，不同程度地提升了 网络数据包的“吞吐量” • 不同场景下，不同程度地降低了 转发数据包所需的“ CPU 开销” eBPF 简介 eBPF 技术 在

OpenShift Container Platform 4.13 网络 配置和管理集群网络 Last Updated: 2024-02-21 OpenShift Container Platform 4.13 网络 配置和管理集群网络 法律通告 法律通告 Copyright © 2024 Red Hat, Inc. The text of and illustrations in property of their respective owners. 摘要 摘要 本文档提供有关配置和管理 OpenShift Container Platform 集群网络的说明，其中包括 DNS、 Ingress 和 Pod 网络。 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 目录 录 第 第 1 章 章 关于网 关于网络 络 第 第 2 章 章 了解网 了解网络 络 2.1. OPENSHIFT CONTAINER PLATFORM DNS 2.2. OPENSHIFT CONTAINER PLATFORM INGRESS OPERATOR 2.3. OPENSHIFT CONTAINER PLATFORM 网络的常见术语表 第 第 3 章 章 访问 访问主机

OpenShift Container Platform 4.9 网络 配置和管理集群网络 Last Updated: 2023-07-17 OpenShift Container Platform 4.9 网络 配置和管理集群网络 法律通告 法律通告 Copyright © 2023 Red Hat, Inc. The text of and illustrations in this property of their respective owners. 摘要 摘要 本文档提供有关配置和管理 OpenShift Container Platform 集群网络的说明，其中包括 DNS、 Ingress 和 Pod 网络。 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 目 目录 录 第 第 1 章 章 了解网 了解网络 络 1.1. OPENSHIFT CONTAINER PLATFORM DNS 1.2. OPENSHIFT CONTAINER PLATFORM INGRESS OPERATOR 1.3. OPENSHIFT CONTAINER PLATFORM 网络的常见术语表 第 第 2 章 章 访问 访问主机 主机 2.1.

OpenShift Container Platform 4.6 网络 配置和管理集群网络 Last Updated: 2023-02-27 OpenShift Container Platform 4.6 网络 配置和管理集群网络 Enter your first name here. Enter your surname here. Enter your organisation's property of their respective owners. 摘要 摘要 本文档提供有关配置和管理 OpenShift Container Platform 集群网络的说明，其中包括 DNS、 Ingress 和 Pod 网络。 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 目 目录 录 第 第 1 章 章 了解网 了解网络 络 1.1. OPENSHIFT CONTAINER PLATFORM DNS 1.2. OPENSHIFT CONTAINER PLATFORM INGRESS OPERATOR 1.2.1

第三届中国 Rust 开发者大会 使用硬件加速 Tokio 演讲人： Loong.Dai, Cathy.Lu Loong Dai • Intel 云原生工程师 • 微软 MVP • Dapr 、 Thanos 、 Golangci-lint 的 Maintainer • 现在主要专注于服务网格领域，探索云原生软硬件结 合新范式 • Github ID: daixiang0 自我介绍 自我介绍 Cathy Lu • Intel 软件工程师 • 专注于 NFV, 电信网络云化等方案 Rust currently provides only the bare essentials for writing async code. Rust has very strict backward compatibility requirements, , and they haven't

Alluxio 助力 Kubernetes， 加速云端深度学习 范斌 Alluxio 创始成员 车漾 阿里云高级技术专家 目录 • 我们是谁 • 问题背景 • Alluxio 助力云原生 AI 模型训练 • 相关资料 • Alluxio 是谁 • Allluxio 与 Kubernetes 结合 • Alluxio 优化实践 我们是谁？ 车漾 阿里云高级技术专家 范斌 (1GPU) P100 (32GPU) V100 (8GPU) V100 (32GPU) RestNet50 模型训练速度（images/second） 分布式训练/GPU硬件升级加速明显 模拟数据训练时间 108 15.12 4.62 3.39 1 0 20 40 60 80 100 120 P100 (1GPU) P100 (8GPU) P100 (32GPU) 元 P100 1卡：12.78 元/小时 x108 = 1380.24 元 数据访问的新挑战 1.强大的算力需要匹配的I/O吞吐 2.计算存储分离导致I/O延迟 3.单机缓存无法满足海量数据加速 9993.6 3189.6 0 2000 4000 6000 8000 10000 12000 Synthetic ESSD云盘 PL2 RestNet50 模型训练速度 （images/second）

Python 加速计算 陈志勇 高级技术市场经理 安富利电子科技 2019年10月19日，北京 2 ➢ Python 语言：易学易读易用、可扩展性、可移植性等。 ➢ Python 开发工具：库丰富、效率高、调试方便 ➢ Python 的应用： 人工智能、数据分析等 ➢ Python 的生态环境：软件平台、硬件平台、方案合作伙伴等 ➢ 用 Python 如何开发嵌入式产品？如何实现 算法硬件加速？ ➢ ➢ 之前基于python开发的工程师很少接触嵌入式环境， 接触硬件 ➢ 本次题目的主要内容 ➢ Python <- tools -> FPGA ➢ 算法硬件加速：用FPGA的逻辑硬件实现算法加速 ➢ 算法如何在FPGA 中实现？如何用”与或非”门电路去写 算法？ ➢ 目前哪些 Xilinx FPGA的开发工具支持python 语言？ ➢ 目前Xilinx 工具支持python 的主要应用领域 件设备、 嵌入 式操作系统以及用户的应用程序等四个部分组成。 ➢ 嵌入式系统促使计算机的形态和性能更加小型化,多功能,低功耗. ➢ 加速计算： ➢ 如何提高计算效率，提高计算性能 ➢ 加速计算框架的考虑 ➢ 加速计算平台的考虑 ➢ FPGA 是如何作为加速平台的？在边缘和云端 Python 与嵌入式计算 4 ➢ FPGA（Field Programmable Gate Array）是在

FPGA 助力 Python 加速计算 陈志勇 高级技术市场经理 安富利电子科技 2019年10月20日，深圳 2 Ø Python 语言：易学易读易用、可扩展性、可移植性等。 Ø Python 开发工具：库丰富、效率高、调试方便 Ø Python 的应用： 人工智能、数据分析等 Ø Python 的生态环境：软件平台、硬件平台、方案合作伙伴 等 Ø 用 Python 如何开发嵌入式产品？如何实现 如何开发嵌入式产品？如何实现 算法硬件加速？ Ø 之前基于python开发的工程师很少接触嵌入式环境， 接触硬件 Ø 本次题目的主要内容 Ø Python <- tools -> FPGA Ø 算法硬件加速：用FPGA的逻辑硬件实现算法加速 Ø 算法如何在FPGA 中实现？如何用”与或非”门电路去 写算法？ Ø 目前哪些 Xilinx FPGA的开发工具支持python 语言？ Ø 目前Xilinx 工具支持python 件设备、 嵌入 式操作系统以及用户的应用程序等四个部分组成。 Ø 嵌入式系统促使计算机的形态和性能更加小型化,多功能,低功耗. Ø 加速计算： Ø 如何提高计算效率，提高计算性能 Ø 加速计算框架的考虑 Ø 加速计算平台的考虑 Ø FPGA 是如何作为加速平台的？在边缘和云端 Python 与嵌入式计算 4 Ø FPGA（Field Programmable Gate Array）是在

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