概述Kubernetes的核心优势在于其能够提供一个可扩展、灵活且高度可配置的平台，使得应用程序的部署、扩展和管理变得前所未有的简单。通用计算能力方面的应用已经相对成熟，云原生化的应用程序、数据库和其他服务可以轻松部署在Kubernetes环境中，实现高可用性和弹性。然而，当涉及到异构计算资源时，情形便开始变得复杂。异构计算资源如GPU、FPGA和NPU，虽然能够提供巨大的计算优势，尤其是在处理特定类型的计算密集型任务时，但它们的集成和管理却不像通用计算资源那样简单。由于硬件供应商提供的驱动和管理工具差异较大，Kubernetes在统一调度和编排这些资源方面还存在一些局限性。这不仅影响了资源的
翻译之后：〔通知〕新版本的pip可用：23.2.1->24.0就是说，你的pip版本需要从当前的23.2.1升级到最新版本24.0，执行如下命令：cmd命令以管理员身份进入目录${Python}\Python3.12.1\Scripts下，执行python-mpipinstall--upgradepip--user然后，完成版本更新。如下所示
目录一、硬件准备（虚拟主机）二、环境准备1、所有机器关闭防火墙2、所有机器关闭selinux3、所有机器关闭swap4、所有机器上添加主机名与ip的对应关系5、在所有主机上将桥接的ipv4流量传递到iptables的链三、为所有节点安装docker四、集群部署1、为所有节点修改仓库，安装kubeadm、kubelet、kubectl2、修改docker的配置（所有节点）3、部署master节点（主节点k8s-master）（1）、遇到报错：（2）、解决办法：4、按照指示执行：5、查看kubelet.service状态6、查看节点状态为notready7、安装网络插件，官方文档：https://
天行健，君子以自强不息；地势坤，君子以厚德载物。每个人都有惰性，但不断学习是好好生活的根本，共勉！文章均为学习整理笔记，分享记录为主，如有错误请指正，共同学习进步。文章目录一、环境准备1.系统类型2.系统要求3.系统配置二、Docker安装1.安装Docker1.1更新安装包1.2安装依赖1.3获取证书1.4添加仓库1.5再次更新安装包1.6安装docker2.配置镜像加速器（不配也行，建议配一下）3.开启Docker3.1查看docker状态3.2重启docker3.3开机自启三、K8S组件安装1.组件介绍2.再次确保关闭ufw和swap2.1关闭防火墙2.2查看防火墙状态2.3查看交换内存
k8s配置与存储学习1配置管理-ConfigMapConfigMap是一种以键值对形式存放配置的文件。1.1ConfigMap的创建1）ConfigMap的创建方式。（官方提供了5种创建方式，如下图所示）#1使用以下命令可以查看创建ConfigMap配置文件的方法kubectlcreateconfigmap-h2）ConfigMap第一种创建方式。（这种方式可以创建一个目录下的多个配置文件）#2第一种方法主要是按配置文件路径来创建ConfigMap配置文件#2.1首先创建一个test文件夹mkdirtestcdtest#2.2创建2个配置文件,并写入简单的配置内容vimmysql.yamlho
上节一起学习了RocketMQNameServer的源代码，RocketMQ的NameServer虽然设计非常简洁，但很好地解决了路由寻址的问题。而Kafka却采用了完全不同的设计思路，它选择使用ZooKeeper这样一个分布式协调服务来实现和RocketMQ的NameServer差不多的功能。这节先简单了解一下ZooKeeper，然后再来一起学习一下Kafka是如何借助ZooKeeper来构建集群，实现路由寻址的。ZooKeeper的作用是什么？ApacheZooKeeper它是一个非常特殊的中间件，为什么这么说呢？一般来说，像中间件类的开源产品，大多遵循“做一件事，并做好它。”这样的UNI
K8S安装Kube-master安装按照如下配置准备云主机防火墙相关配置：禁用selinux，禁用swap，且在firewalld-*。上传kubernetes.zip到跳板机配置yum仓库（跳板机）跳板机主机配置k8s软件源服务端[root@js~]#yum-yinstallvsftpd[root@js~]#mkdir/var/ftp/localrepo[root@js~]#systemctlrestartvsftpd[root@js~]#cdproject3/jumpserver/[root@jskubernetes]#cp-av1.17.6/k8s-install//var/ftp/lo
目录编程实现优化算法，并3D可视化1.函数3D可视化2.加入优化算法，画出轨迹3.复现CS231经典动画4.结合3D动画，用自己的语言，从轨迹、速度等多个角度讲解各个算法优缺点 编程实现优化算法，并3D可视化1.函数3D可视化分别画出 和 的3D图importtorchimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltclassOp(object):def__init__(self):passdef__call__(self,inputs):returnself.forward(inputs)#输入：张量inputs#输出：张量outputsdefforw
部署k8s集群基础环境配置安装container安装runc安装CNI插件部署1.24版本k8s集群（flannel）安装crictl使用kubeadm部署集群节点加入集群部署flannel网络配置dashboard本集群基于ubuntu2204系统使用kubeadm工具部署1.24版本k8s，容器运行时使用containerd（官方推荐），网络插件会选择使用flannel（适用小型集群）calico（适用大型复杂集群）主机名IP机器资源master192.168.200.1706G_6C_150Gworker01192.168.200.1716G_6C_150Gworker02192.168
作者丨KevinLee、AdiGangidi、MathewOldham编译丨诺亚出品|51CTO技术栈（微信号：blog51cto）日前，Meta在官网公布了两个全新的24KH100GPU集群（49,152个），并就新集群的技术细节做了逐一剖析。它们各自拥有超过2.4万个GPU，并在硬件、网络、存储、设计、性能和软件等方面上，专为支持大型语言模型如Llama3进行训练而深度优化。此次公告也被Meta团队视为其基础设施路线图中的一个关键步骤。“到2024年底，我们的目标是继续扩大基础设施建设，其中包括350,000个NVIDIAH100GPU，构成的计算能力相当于近600,000个H100GPU
