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终于有人把 Docker 讲清楚了#xff0c;万字详解#xff01; Docker资源#xff08;CPU/内存/磁盘IO/GPU#xff09;限制与分配指南 默认情况下#xff0c;Docker容器是没有资源限制的#xff0c;它会尽可能地使用宿主机能够分配给它的资源。如果不对容器资…从docker讲起
终于有人把 Docker 讲清楚了万字详解 Docker资源CPU/内存/磁盘IO/GPU限制与分配指南 默认情况下Docker容器是没有资源限制的它会尽可能地使用宿主机能够分配给它的资源。如果不对容器资源进行限制容器之间就会相互影响一些占用硬件资源较高的容器会吞噬掉所有的硬件资源从而导致其它容器无硬件资源可用发生停服状态。 Docker提供了限制内存CPU或磁盘IO的方法 可以对容器所占用的硬件资源大小以及多少进行限制我们在使用docker create创建一个容器或者docker run运行一个容器的时候就可以来对此容器的硬件资源做限制。 Docker 通过 cgroup 来控制容器使用的资源配额包括 CPU、内存、磁盘三大方面基本覆盖了常见的资源配额和使用量控制。 K8S K8s(Kubernetes)学习一k8s概念及组件总览全局便于理解概率和系统架构 Kubernetes入门Pod、节点、容器和集群都是什么 Kubernetes中pod的概念 一关系图让你理解K8s中的概念Pod、Service、Job等到底有啥关系
K8S 的基本概念
k8s与机器学习平台
基于 K8S 构建 AI 平台方案解析
基于K8s的机器学习平台搭建一
Kubeflow-K8S的机器学习工具包太牛了
从零搭建机器学习平台Kubeflow
手把手教你搭建Kubeflow——基于K8s的机器学习平台
K8S中支持GPU任务调度到GPU节点的生产实践 需要注意的是k8s作为GPU集群管理器存在固有的缺陷 xys如果我才用k8s来管理服务器集群假设每台服务器上有1个CPU,4个GPU.如果我某一个应用程序需要调用3块CPU和8块GPU,可以做到吗 周cong需要将应用程序以分布式的方式部署才可以k8s能将资源分到docker做不到分到单应用。 xys就是说应该将k8s管理的每个pod视为一台虚拟的主机每台虚拟主机能使用的资源不能超过物理主机资源1个CPU,4个GPU。所以还是只能将应用程序分布式部署。 周cong是 xys虚拟化后性能损耗多吗 周cong具体没测过有论文说是只有原来的70-75% ###################################### 肖thk8s和docker适合做的事情是将一台高性能的主机资源虚拟化为多个主机租赁给网上的众多用户这也是云计算的本意和通用方法。该方案并不适合将多主机集群构建成高性能的计算单元。 云-边-端 集群管理 一文搞懂最火的 4 种边缘集群管理方案的优劣势 四种方案KubeEdge、Superedge、Openyurt、k3s K3s - 轻量级 Kubernetes
