Рейтинг:2

Kubernetes: как я могу узнать, какое расписание для GPU?

флаг cn

В моем кластере три графических процессора Nvidia, и в моем кластере работает так много модулей. Как узнать, какие из этих модулей планируют GPU и сколько GPU они планируют?

Я использую эту ссылку, чтобы включить расписание графического процессора в моем кластере для графического процессора Nvidia. https://kubernetes.io/docs/tasks/manage-gpus/scheduling-gpus/

Благодарность

Рейтинг:4
флаг cm

Вот пример из плагина kubectl, kubectl-просмотр-распределения:

> kubectl-view-allocations -r GPU

 Запрашиваемый лимит ресурсов Распределяется бесплатно
  nvidia.com/gpu (71%) 10,0 (71%) 10,0 14,0 4,0
  ââ узел-gpu1 (0%) __ (0%) __ 2.0 2.0
  ââ узел-gpu2 (0%) __ (0%) __ 2.0 2.0
  ââ узел-gpu3 (100%) 2,0 (100%) 2,0 2,0 __
  â ââ fah-gpu-cpu-d29sc 2.0 2.0 __ __
  ââ узел-gpu4 (100%) 2,0 (100%) 2,0 2,0 __
  â ââ fah-gpu-cpu-hkg59 2.0 2.0 __ __
  ââ node-gpu5 (100%) 2.0 (100%) 2.0 2.0 __
  â ââ fah-gpu-cpu-nw9fc 2.0 2.0 __ __
  ââ узел-gpu6 (100%) 2,0 (100%) 2,0 2,0 __
  â ââ fah-gpu-cpu-gtwsf 2.0 2.0 __ __
  ââ node-gpu7 (100%) 2.0 (100%) 2.0 2.0 __
     ââ fah-gpu-cpu-x7zfb 2.0 2.0 __ __

Кажется, предлагает то, что вы ищете.

Кроме того, возможно совместное использование графических процессоров (с программным обеспечением, предоставленным Nvidia) — может быть полезно вам или тому, кто найдет это в будущем:

Ответить или комментировать

Большинство людей не понимают, что склонность к познанию нового открывает путь к обучению и улучшает межличностные связи. В исследованиях Элисон, например, хотя люди могли точно вспомнить, сколько вопросов было задано в их разговорах, они не чувствовали интуитивно связи между вопросами и симпатиями. В четырех исследованиях, в которых участники сами участвовали в разговорах или читали стенограммы чужих разговоров, люди, как правило, не осознавали, что задаваемый вопрос повлияет — или повлиял — на уровень дружбы между собеседниками.