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vivo 推荐业务 x deeprec:全链路优化实践-多极客编程

作者:vivo - 人工智能推荐团队:何鑫、李恒、周健、黄金宝背景vivo 人工智能推荐算法团队在深耕业务同时,也在积极探索适用于搜索/广告/推荐大规模性稀疏性算法训练框架。分别探索了 tensornet/XDL/tfra 等框架及组件,这些框架组件在分布式、稀疏性功能上做了扩展,能够弥补 tensorflow 在搜索/广告/推荐大规模性稀疏性场景不足,但是在通用性、易用性以及功能特点上,这些框架

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gpu-admission 源码分析_microsoft的博客-多极客编程

简介 Gpu-admission提供调度扩展器,基于default-scheduler预选出来的节点,进⾏筛选 因此我们⾸先找到⼊⼝函数,即pkg/predicate/gpu_predicate.go下的Filter函数pkg/predicate/gpu_predicate.go ⽤于预选出适合的gpu节点(只有⼀个,因此不需要优选)和device,并写⼊到pod的注解中⽀持两个过滤器,quota

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基于K8S使用DCGM和Prometheus监控GPU-多极客编程

DCGM 介绍 DCGM(Data Center GPU Manager)即数据中心GPU管理器,是一套用于在集群环境中管理和监视Tesla™GPU的工具。它包括主动健康监控,全面诊断,系统警报以及包括电源和时钟管理在内的治理策略。它可以由系统管理员独立使用,并且可以轻松地集成到NVIDIA合作伙伴的集群管理,资源调度和监视产品中。DCGM简化了数据中心中的GPU管理,提高了资源可靠性和正常运行时

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CUDA 4.0 + Visual Studio 开发环境搭建-多极客编程

 基于GPU加速的并行计算, 已经成为通用计算领域的一种趋势了, 通过你的显卡可以很轻松的让你的PC得到媲美超级计算机的计算能力. 下面以CUDA 4.0和vs2008为例, 介绍一下基于CUDA的开发环境的搭建. 假设你已经安装了vs2008或者其他IDE. 1. 去Nvidia官网下载下面三个软件包, 要对应你自己的操作系统(32位或64位), 另外各自的版本号也需要对应 (1) 开发驱

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初识CUDA与Stream-多极客编程

今天无意中看到了CUDA。 CUDA(Compute Unified Device Architecture,统一计算架构。NVIDIA推出的并行计算架构。利用CUDA技术,就可以将那些内处理器串通起来,成为线程处理器去解决数据密集的计算。而各个内处理器能够交换、同步和共享数据。利用NVIDIA的C-编译器,通过驱动程序,就能利用这些功能。亦能成为流处理器,让应用程序利用进行运算。 开发环境:

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