## Go on GPU ## Changkun Ou changkun.de/s/gogpu GopherChina 2023 Session “Foundational Toolchains” 2023 June 10 ## Agenda - Basic knowledge for interacting with GPUs • Accelerate Go programs using • Conclusion and outlooks ## Agenda - Basic knowledge for interacting with GPUs o Motivation o GPU Driver and Standards Render and compute pipeline o Vulkan/Metal/DX12/OpenGL ☐ Accelerate Go programs programs using GPUs ☐ Challenges in Go when using GPUs ☐ Conclusion and outlooks ## Motivation of GPU Acceleration Improve system computation performance Increase amount of concurrency Processing large

Go on GPU 欧长坤 changkun.de/s/gogpu GopherChina 2023 Session “Foundational Toolchains” 2023 June 10 关于我 慕尼黑大学博士 (@mimuc/staff) 研究方向人在环路优化 (human-in-the-loop optimization) Sixt高级工程师 (@sixt/pricing-yield) …) 大纲 与GPU进行交互的基本知识 在Go程序中支持GPU加速 使用 Go 进行 GPU 计算的挑战 总结 大纲 与 GPU 进行交互的基本知识 使用 GPU 的动机 GPU 驱动和标准 渲染管线和计算管线 Vulkan/Metal/DX12/OpenGL 在 Go 程序中支持 GPU 加速 使用 Go 进行 GPU 计算的挑战 总结 总结 使用GPU加速计算的动机 提高系统计算性能 更大的并发量 大规模数据处理 机器学习、深度学习、图形学渲染等等 ’ alt=‘OCR图片’/> CPU的架构 ’ alt=‘OCR图片’/> GPU的架构 SIMD Exec Unit Cache SIMD Exec Unit Cache SIMD Exec Unit Cache SIMD Exec Unit Cache SIMD Exec

## GPU Resource Management On JDOS 梁永清 liangyongqing1@jd.com ## 提供的服务 ## Experiment ## Training 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 ## Serving 均基于容器，不对业务方直接提供 GPU 物理机 物理机 ## GPU 实验 JDOS 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 我的系统  三一键编译  public/tensor/now.1.4.1-ueve-gpu-vi  public/tensorflow:1.7.0-devel-gpu-py3-v1 ![Image](/uploads/documents/8/

p1_1.jpg) # OpenShift Container Platform 4.10 ## 监控 在 OpenShift Container Platform 中配置和使用监控堆栈 100% FREE! 在 OpenShift Container Platform 中配置和使用监控堆栈 ## 法律通告 Copyright © 2023 Red Hat, Inc. The text Container Platform 中配置和使用 Prometheus 监控堆栈的说明。 ## 目录 第1章 监控概述 ..... 4 1.1. 关于 OPENSHIFT CONTAINER PLATFORM 监控 ..... 4 1.2. 了解监控堆栈 ..... 4 1.3. OPENSHIFT CONTAINER PLATFORM 监控的常见术语表 ..... 8 1.4. 其他资源 .. . 10 第2章 配置监控堆栈 ..... 11 2.1. 先决条件 ..... 11 2.2. 对监控的维护和支持 ..... 11 2.3. 准备配置监控堆栈 ..... 12 2.4. 配置监控堆栈 ..... 14 2.5. 可配置的监控组件 ..... 16 2.6. 使用节点选择器移动监控组件 ..... 17 2.7. 为监控组件分配容忍（TOLERATIONS）

ZABBIX 2020 Conference CHINA ## 演讲主题 主从监控项经验分享 演讲嘉宾 伍昕 宏时数据 ## 01 ## 主从监控项简介 ## Zabbix的一个使用场景 场景： Zabbix的一次数据采集可能获取多个值，（比如与第三方系统对接，获取数据库所有状态） show global variables;  Zabbix server ## 主从监控项 ## Dependent Items ## http://exporter_ip:9100/metrics ## ← → C A 不安全 | 100/metrics  监控项 DEPENDENT ITEM 第二步： 数据预处理 PREPROCESSING ## 主监控项准备 Dependent Items 创建一个自定义监控项： 修改配置agent

CPU and GPU ## THOMAS MEJSTRIK ## DIMETOR  FWF ## Bridging the Gap: Writing Portable Programs for CPU and GPU using CUDA ROCm, Vulkan, ... ☐ You can tell me about afterwards ## Why write programs for CPU and GPU ## ☐ Difference CPU/GPU Algorithms are designed differently ☐ Latency/Throughput ☐ Memory bandwidth ☐ Number Problem ☐ Why it makes sense? ☐ Scope of the talk ## Why write programs for CPU and GPU ## ☐ Difference CPU/GPU ☐ Why it makes sense? Library/Framework developers ☐ Embarrassingly parallel algorithms

.jpg) ### OpenShift Container Platform 4.14 ## 电源监控 为 Red Hat OpenShift 配置和使用电源监控 Powered by TCPDF (www.tcpdf.org) 为 Red Hat OpenShift 配置和使用电源监控 ## 法律通告 Copyright $ ^{©} $ 2024 Red Hat, Inc. The 您可以使用电源监控来监控 OpenShift Container Platform 集群中运行的每个容器的功耗，如 CPU 和 DRAM。 ## 目录 第1章 RED HAT OPENSHIFT 发行注记 ..... 3 1.1. 电源监控 0.1（技术预览） ..... 3 第2章 电源监控概述 ..... 4 2.1. 关于电源监控 ..... 4 2.2. 电源监控架构 ... OPENSHIFT 安装电源监控 ..... 6 3.1. 安装 POWER 监控 OPERATOR ..... 6 3.2. 部署 KEPLER ..... 6 第4章 配置电源监控 ..... 8 4.1. KEPLER 配置 ..... 8 4.2. 监控 KEPLER 状态 ..... 9 第5章 视觉化电源监控指标 ..... 11 5.1. 电源监控仪表板概述 ...

# 监控Apache Flink应用程序(入门) caolei Exported on 01/10/2020 ## Table of Contents 1 Flink指标体系 ..... 5 1.1 Metrics ..... 5 1.2 MetricsReporters ..... 5 2 健康状况 ..... 6 3 监控 ..... 7 3.1 关键指标 ..... 7 3.2 仪表盘示例 ..... 8 3.3 可能的报警条件 ..... 9 4 进度和吞吐量监控 ..... 10 4.1 吞吐量 ..... 10 4.2 关键指标 ..... 10 4.3 仪表盘示例 ..... 11 4.4 可能的报警条件 ..... 11 4.5 进度 ..... 12 4.6 关键指标 ..... 12 4.7 仪表盘示例 com/blog/monitoring-apache-flink-applications-101 这篇博文介绍了Apache Flink内置的监控和度量系统，通过该系统，开发人员可以有效地监控他们的Flink作业。通常，对于一个刚刚开始使用Apache Flink进行流处理的DevOps团队来说，选择对应的指标来监控Flink应用程序是非常艰巨的。在与许多大规模部署过Apache Flink的组织合作之后，我想与社区的朋友们分享下我的经验及一些最佳实践。

使用Apache SkyWalking APM 监控 Apache ServiceComb 吴晟 Sheng Wu Huawei DevCloud http://skywalking.io Twitter @AsfSkyWalking Skywalking ## 个人介绍 * GitHub: https://github.com/wu-sheng * Personal Homepage:

## 基于open-falcon的 平安云监控 ## 目录 团队介绍 ➤ 背景 系统定位 argus是什么 为什么选用Go argus的前身 argus的现状 argus的未来 ## 团队介绍 平安云IAAS团队 ➢ 负责平安集团IAAS平台建设 为平安集团内部其他子公司服务 打造对外的金融云服务 ## 目录 团队介绍 ➢ 背景 系统定位 argus是什么 为什么选用Go argus的未来 ## 背景 应对云主机快速增长 打造用户自助服务的监控平台 适应内部的三级网络架构 ## 背景 云管区 公共服务区 可用区 ## 目录 团队介绍 ➤ 背景 系统定位 argus是什么 为什么选用Go argus的前身 argus的现状 argus的未来 ## 系统定位 保证基础监控，提供监控通道 要求高可用、高可扩展 分离用户、平台管理员 角色 ➢ 保证告警覆盖率，按类型初始化通用告警策略 兼顾通用的和个性的监控要求 ## 目录 团队介绍 ➤ 背景 系统定位 argus是什么 为什么选用Go argus的前身 argus的现状 argus的未来 ## argus是什么 ➢ 是平安云监控系统 希腊神话里的百眼巨人 ➢ 基平open-falcon开发的平安云监控系统 ➢ 是一个Go语言实现的项目 ## 目录 团队介绍