GPU Resource Management On JDOS
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 ,使用 gpu 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 – 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 +0 码力 | 11 页 | 13.40 MB | 1 年前3
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