资深做网站公司编程加盟一般多少钱

资深做网站公司,编程加盟一般多少钱,网页小游戏制作,动漫制作专业学校最近我遇到一个挺让人头疼的情况。手头有一组集群机器#xff0c;每台配了 4 张 GPU#xff0c;主要用来做大模型测评和 AI 应用开发。按理说#xff0c;这样的配置应该绰绰有余#xff0c;但实际用起来却很别扭#xff1a;GPU 基本是“独占式”使用的#xff0c;一个任务…最近我遇到一个挺让人头疼的情况。手头有一组集群机器每台配了 4 张 GPU主要用来做大模型测评和 AI 应用开发。按理说这样的配置应该绰绰有余但实际用起来却很别扭GPU 基本是“独占式”使用的一个任务往往霸占一整张卡可实际利用率只有 30% 左右其他任务只能干等着排队。结果就变成了很尴尬的一幕——一边是 GPU 大量空转一边是开发同学苦等资源。就像一家餐厅明明还有不少空位却规定每桌只能坐一个人后面的人只能在门口排长队。算力就这样被白白浪费掉了相信不少企业都遇到过类似的困境。01GPU资源管理困局关于GPU资源管理的问题其实远不止利用率不高这一点在使用过程中普遍会遇到以下四个问题1、资源颗粒度太粗。如前面说的场景一张16GB的T4卡只能整卡分配利用率只有30%白白浪费11G多。2、调度机制不够智能。K8s原生调度只知道“有卡”或“没卡”不知道卡上还剩多少显存、算力就好比一个停车场虽然车位满了但是还能够塞进很多辆摩托车。3、资源隔离难。开发、测试、生产环境混在一起没法给不同团队单独的工作区间避免相互干扰。4、管理成本高。传统的资源申请要走人工审批出了问题也要排查很久导致管理成本很高。如何才能更高效地管理GPU资源难道以上问题就没有更好的解决方案吗02OrionX社区版初体验一次偶然的机会我了解到OrionX社区版。这是由趋动科技开发的OrionX的轻量级部署版本帮助用户构建数据中心级AI算力资源池、降本增效。它的核心理念是用软件定义AI算力让GPU资源像云计算一样灵活。原理也不复杂就是把显卡、算力按很小的粒度进行切分然后根据用户实际需要进行组合。传统的GPU管理就像饭店的包间你一个人也得开一间而OrionX社区版把包间改成拼桌来几个人就坐几个位子灵活调整绝不浪费。OrionX社区版究竟能不能解决GPU管理的困境呢我上手做了个测评下面跟随我一起来体验吧。首先从官网上提交申请扫码填写信息审核通过后会收到一封确认邮件获取授权码、下载地址。下载安装文件上传到服务器准备开始安装。安装的过程很简单主要是基于K8S环境进行部署。开始部署前需要对安装环境做基础检查包括GPU驱动检查nvidia-smiKubernetes 环境检查get node -owideNvidia Container Toolkit 检查docker info | grep Default Runtime状态正常就可以开始部署了。1部署文件上传上传 OrionX 部署文件 yaml.tar.gz 至 K8S 管理节点任意位置并解压.2K8S 节点标记编辑部署文件 tools/label.sh 脚本按资源规划修改如下内容然后对执行K8S 集群节点进行标记3创建命名空间和配置信息对象执行如下操作创建名为 orionx 的命名空间创建 OrionX 配置信息 ConfigMap 对象命令如下kubectl apply -f base/4部署 orionx-ocenter-all-in-one 组件执行如下操作部署 orionx-ocenter-all-in-one 组件命令如下kubectl apply -f deploy/orionx-ocenter-all-in-one.yaml5导入License通过浏览器访问 http://k8s-node-ip:30125打开 OrionX GUI 管理页面通过 激活 页面添加激活文件 按钮导入License导入后会显示证书信息如下图所示6部署 orionx-k8s-scheduler 组件执行如下操作部署 orionx-k8s-scheduler 组件命令如下kubectl apply -f deploy/orionx-k8s-scheduler-extender.yaml7部署 orionx-server 组件部署 orionx-server 组件修改配置文件如下并执行命令kubectl apply -f deploy/orionx-gpu-server.yaml8部署 orionx-k8s-device-plugin 组件执行如下操作部署 orionx-k8s-device-plugin 组件命令行kubectl apply -f deploy/orionx-k8s-device-plugin.yaml9部署 orionx-gpu-exporter 组件执行如下操作部署 orionx-gpu-exporter 组件会部署于所有 OrionX GPU 计算节点kubectl apply -f deploy/orionx-gpu-exporter.yam10部署 orionx-k8s-admission-webhooks 组件执行如下命令部署 orionx-k8s-admission-webhooks 组件kubectl apply -f deploy/orionx-k8s-admission-webhooks.yaml11部署 orionx-container-runtime 组件执行如下操作部署 orionx-container-runtime 组件kubectl apply -f deploy/orionx-container-runtime.yaml现在就可以开始使用Orion社区版了整体安装过程很丝滑下面就可以到后台去操作了。浏览器访问 http://k8s-node-ip:30125 地址打开 OrionX GUI进行登录初始用户名密码见安装手册。进入节点详情页面可以查看该节点 GPU 资源使用率监控统计图。还可以进行节点管理。在OrionX GUI 左侧导航栏选择“节点”在节点信息页面可以禁用或启用节点。整个安装过程很顺滑只要具备基本的Linux使用能力就可以轻松完成。03轻松管理你的GPU资源池下面谈谈我对OrionX社区版的总体使用感受主要有四点体会1、资源分配灵活告别“大锅饭”。更细粒度地分配GPU资源提高资源利用率这就解决了我们团队遇到的GPU独占的问题而且申请资源无须再等待提升了日常管理效率。2、智能调度让资源分配更合理。GPU的调度是智能化的可以做到节点均匀设备紧凑节点优先这就解决了一些节点负载高、一些负载低的问题并且策略是可配置的。3、超分榨干GPU每一滴性能。很多任务不是一直满负荷用GPU推理任务经常是突发式的通过统一内存管理和算力复用可以分配出更多vGPU合理使用超分功能可以进一步提升GPU效能。4、可视化管理一目了然。Orion社区版的GUI界面做得很不错资源监控很直观点进某个节点可以看到详细的监控曲线、GPU利用率曲线最近24小时、显存使用趋势。04立刻开启GPU资源池化时代OrionX社区版通过构建算力资源池将粗放的管理转变为精细化运营这是中国科技企业在AI基础设施领域的突破。正如凯文·凯利在《必然》中所说“技术的真正力量不在于它能做什么而在于它让更多人能做什么。”AI算力池化技术的价值恰恰在于让研发团队也能用得起、用得好AI算力打破算力垄断的壁垒。如果你的团队也面临GPU资源管理困境立即扫码申请使用OrionX社区版。注册地址https://growthdata.virtaicloud.com/t/uU有兴趣的朋友提交上面表单信息后也可以添加下方小助手微信进行交流。