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Kubernetes 下的 DLRover 工作流程分析
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本文使用的 DLRover 版本是 0.3.7 1. DLRover Operator 1.1 启动 ElasticJob 和 ScalePlan 的控制器 实现代码: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 // 创建 ElasticJob 的控制器 if err = controllers.NewElasticJobReconciler(mgr, masterImage).SetupWithManager(mgr); err != nil { setupLog.Error(err, "unable to create controller", "controller", "ElasticJob") os.Exit(1) } // 创建 ScalePlan 的控制器 if err = controllers.NewScalePlanReconciler(mgr).SetupWithManager(mgr); err != nil { setupLog.Error(err, "unable to create controller", "controller", "ScalePlan") os.Exit(1) } // 启动控制器 if err := mgr.Start(ctrl.SetupSignalHandler()); err != nil { setupLog.Error(err, "problem running manager") os.Exit(1) } 这部分代码是

NVIDIA GPU 核心与架构演进史
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1. 产品线 GeForce 面向游戏玩家,提供强大的图形处理能力、先进的游戏技术。 常见的有 NVIDIA GTX 系列、高端的 RTX 系列、Titan 系列。 Quadro 面向专业市场,如设计师、工程师、科学家和内容创作者。 常见的有 Quadro P 系列,高端的 Quadro RTX 系列 Tesla 面向数据中心和高性能计算(HPC)市场,

分布式训练中的数据并行架构
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使用 DLRover 托管作业进行弹性、容错训练
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1. 分布式训练面临的问题 预估训练资源困难,无法自动化 需要多少算力、需要多少时间、需要多少带宽、需要多少 CPU、需要多少内存,如果没有足够的积累,很难估算准确。导致的结果就是,超额申请、超额分配,造成极大的资源浪费。 需要去沉淀和提供解决方案。 故

开发了一个 Copilot 用来处理运维故障
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本篇内容主要来自内部的一次分享,也是最近工作的一些总结。 1. 常见的故障处理流程 如上图是一次典型的运维异常处理流程。 按照时间线,有如下关键时间点: 发生故障 发现故障 响应故障 定位故障 恢复故障 发生故障到发现故障,指的是被系统检测到,主要涉及到指标的采