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AI 芯片高速互连方案
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最近在研习模型训练相关的基础设施,发现 AI 芯片互连拓扑决定着训练集群任务的调度和资源分配,因此花了一点时间整理了一下常见的 AI 芯片互连方案。 1. 点对点互连 传统的 PCIe 系统下, AI 芯片与 AI 芯片之间的数据传输是通过 PCIe 传输,无法满足大规模数据传输的要求。 1.1 NVLink

常用 GPU 运维及故障处理
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处理故障时,参考或者记录下的内容,持续更新中 1. XID 错误事件 XID 是 NVIDIA 的错误码,可以通过命令: 1 dmesg -T | grep -i "NVRM: Xid" 或者 1 journalctl --since `date -d "10 days ago" "+%Y-%m-%d"`|grep Xid 根据 XID 可以定位故障,下面是一些常见的 XID 事件 XID 说明 13 Graphics Engine Exception。通常是数组越界、指令错误,小概率是硬件问

用了一个月,终于找到点写 AI Agent 的思路
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1. 不断尝试落地 AI 应用端 基于对运维的认知,我开发了一个开源的运维工具 https://github.com/shaowenchen/ops 。 Ops 工具将运维操作划分为脚本执行、文件分发两类,而运维对象主机和 Kubernetes 集群分别都实现了这两种运维操作。 Ops 对外提供的能力有,Ops Cli 命令行终端,Ops Server 服务端 API 接口,Ops Controller 集群

在 Kubernetes 下创建后端为 JuiceFS 的 PVC
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本篇主要记录创建 JuiceFS PVC 的脚本,方便快速配置。组件部署可以参考 使用 Fluid 和 JuiceFS 在 Kubernetes 管理数据 。 1. 设置环境变量 桶的配置 1 2 3 4 5 6 export ACCESS_KEY= export SECRET_KEY= export BUCKET= export ENDPOINT=ks3-cn-beijing-internal.ksyun.com export BUCKET_ENPOINT=$BUCKET.$ENDPOINT export PROVIDER=ks3 Workload 的配置 1 2 3 4 5 export NAMESPACE= export PVC_NAME= export NODE_SELECTOR_KEY= export NODE_SELECTOR_VALUE= 镜像的配置 export JUICEFS_IMAGE=juicedata/juicefs-fuse export DEMO_IMAGE=shaowenchen/demo-ubuntu 元数据的配置 如果是 Redis 配置 1 2 3 4 export REDIS_PASSWORD= #ip:port/database export REDIS_ENDPOINT= export META_SERVER=redis://:$REDIS_PASSWORD@$REDIS_ENDPOINT 如

Argo 核心组件介绍
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1. argo 介绍 Argo 是一个开源项目,它在 Kubernetes 上提供了一系列工具,用于构建和运行应用程序。Argo 的核心组件主要包括以下几个: Argo CD Argo CD 是一个基于 GitOps 的持续交付工具,它允许用户声明式地管理 Kubernetes 集群中的应用部署。Argo CD 通过与 Git 仓库同步,确保集群状态与 Git 仓库中