利用 Bitfusion 技術可以搭建一個 GPU 伺服器池，把所有的 GPU 資源集中在一起，然後再根據需求把 GPU 按比例拆分出一個小的部分 GPU 來供工作負載使用。 眾所周知，GPU 已經成為支撐AI應用的一種關鍵計算加速設備，GPU 的流多處理器架構非常適合用來加快深度神經網路應用中的大量矩陣運算過程。 大量實測資料表明，跟通用處理器相比，GPU 在運行深度神經網路時具有顯著的效能優勢。 主流機器學習框架，如 TensorFlow 和 PyTorch 都支援使用 GPU 來加速深度神經網路的訓練與推理計算。
然后我们启动容器，再使用 lxc-attch 进入容器，安装一些额外的软件（比如说 openssh-server），以及做一些额外的配置（比如说把软件源换成校内源）。 为了方便用户使用，管理员需要编写一点简单的文档指引用户。 反过来，管理员也得给自己写一点简单的脚本来方便添加删除用户这样的操作。
再想想实验室的需求，我们需要的是让每个人有一个“虚拟机”，而不是每个人部署一个个应用。 使用虚拟化之后，一台虚拟机的CPU和内存基本上是定死的。 然而，有时候大家需要用多一点的CPU，有时候则不需要那么多；有时候大家需要用巨多的内存，而有时候又只需要一点点。 无疑这种定死的策略也是降低了硬件资源的利用率。 简单的来说，就是BIOS把一部分内存在内存初始化后保留下来给GPU专用，叫做Stolen Memory。 它的大小从16M到1024M不等，不同代集显可以支持的保留内存内存各不相同，譬如我的HD4000，它支持的显存最大256M，也不是内存土豪想要多大就能多大的。
共用gpu: 揮別 CPU 或 GPU 的年代，同時擁抱 CPU 與 GPU
這個問題實際上是多慮了，這個共享內存不僅僅是多GPU共享，而且是GPU和其他應用共享，只不過GPU優先順序高些罷了。 而且Windows也盡量會使用專有GPU內存，而共享GPU內存完全可以在其它應用程序大量消耗內存後歸他們使用。 而且這個值無法設置，由Windows根據系統內存大小自行設定。 解決 GPU 短缺問題：當多個用戶爭奪有限的 GPU 資源時 (尤其是高端的 GPU)，我們可以把 GPU 拆分成多個部分來分配給多人使用，每個工作負載只用到部分的 GPU。
而更新内核也是很危险的事情，要重新在宿主机上装一遍显卡驱动不要紧，怕的是更新之后和 LXC 出现了一些兼容性问题，导致 LXC 容器无法启动。 首先管理员在宿主机上使用自己的普通权限账号新建一个 LXC 容器，这里可以跟着 LXC官方的文档 进行操作。 其中，对于中国用户来说，可以使用清华的镜像来加速镜像的下载。
安装Anaconda，不使用sudo，这样就会安装在当前用户下，并且配置的自启动的脚本，也不会对其他用户造成影响。 创建环境（创建时需要创建python和pip，可见这篇文章），在环境中安装需要的包，直接pip install就好，如果因为在国内速度慢，则可以加上-i选项来指定某个国内的镜像源，可见这篇文章。 不過，在過去十年間，共用顯示系統已有大幅改善。 隨著筆記型電腦變得更小更輕盈，而且使用者也需要進行影片編輯與遊戲等，從而增加了圖像使用的需求，製造商已找到提升共用系統顯示能力的方式。 由於多數使用者都在觀看高解析影片、編輯照片和玩遊戲，圖像運算能力便提升了。
共用gpu: Win10任务管理器中的”专用GPU内存”是怎么回事？“共享GPU内存”又是什么?
另一个方法是轮询所有 LXC 容器的状态，如果没有启动就自动启动。 接下来是我们非常关心的 GPU 问题，在 LXC 容器中能使用 GPU 吗？ 好在 Linux 有硬件即文件的哲学，我们只要把宿主机中显卡设备对应的文件挂载到 LXC 容器中就能解决这个问题。 而“共享GPU内存”是WINDOWS10系统专门为显卡划分的优先内存容量。 在显卡显存不够的时候，系统会优先使用这部分“共享GPU内存”。
- 需要特別指出的是這裡的「Share」Memory讓很多人產生了誤解，網上很多人都以為這個地方是調節下面要介紹的”共享”GPU內存的。
- 它的大小从16M到1024M不等，不同代集显可以支持的保留内存内存各不相同，譬如我的HD4000，它支持的显存最大256M，也不是内存土豪想要多大就能多大的。
- 在这样的情况下，多个用户共享同一个GPU是合理的，也是提高硬件资源的利用率。
- ），台湾称为班號共用，又稱「共掛航班」、「聯營航班」，是現代航空業其中一種相當普遍的經營模式，由多家航空公司共同經營某一航線，常見於以接駁長途航班的短途航班上，也偶見於以商務旅客為主、班次頻密的短途航班。
- 第 11 代 Intel® Core™ 處理器採用 Intel 精密的程序技術與重新設計的核心架構、全新的顯示晶片架構，以及內建的 AI 指令，以智慧型的方式提供最佳化的效能與體驗。
- 整合系統仍不足以進行複雜的 2D 遊戲、3D 遊戲、或影片剪輯。
紅框內中專用GPU記憶體自然不用說，那是顯示卡帶的記憶體也就是視訊記憶體容量。 因為我這臺機的是GTX1060 6G顯示卡，所以這個正是此卡的視訊記憶體容量。 第二块硬盘通过ZFS管理zpool create A-pool /dev/sdb。 后续拷贝大型数据集也可以直接通过物理机拷贝。
共用gpu: 制作 LXC 容器模板
對於複雜的模型或深度學習用途（例如 2D 影像偵測），CPU 能夠支援的記憶體容量，甚至遠超過現今最頂尖的 GPU。 深度學習演算法已適應使用 GPU 加速的方法，效能突飛猛進，進而讓好幾個真實世界的問題的訓練，首度得以付諸實行。 目前 GPU 執行的工作負載越來越多，例如深度學習與人工智慧 。 若為有多個神經網路層，或是針對 2D 影像這類大量資料集的深度學習訓練，GPU 或其他加速器便是理想的選擇。
首先可以肯定，Ubuntu多用户下可能存在误删其他同学文件，所需软件版本不兼容，GPU使用需要代码中指定等问题。 目前实验室GPU使用情况是：大部分同学的配有单台1080/TITAN Xp。 航空公司方面擴大航線網絡 – 就一些低客量的長途航點，航空公司無需自行營運便能提供服務。
我的方法是在 /public/next-port 里面保存一个数字，即下一个新用户的端口，每次新增用户的时候递增。 而每个用户的端口，则是保存在 /public/ports/$USER。 因为访问实验室 NAS 的需求非常普遍，让每个用户各自连接到 NAS 无疑不是一个好的选择，一是对用户来说麻烦，二是开了很多冗余的连接。 所以说，我们可以在宿主机中把 NAS 挂载好，然后同样地把挂载好的目录挂载到 LXC 容器中。
不过有了这么一套简单的管理方法之后，起码大家就不用因为软件冲突而大大降低工作效率。 虽然只提供了 ssh，但只要有了 ssh，就可以控制远程电脑、传输文件、转发X11图形界面、使用 sshfs 把远程文件系统挂载到本地。 我之前也写过一篇博客来介绍 SSH基本用法，有需要的可以看看。 不知你聽過“視訊記憶體不夠記憶體湊，記憶體不夠硬碟湊”這句話沒。 在程式執行時，WIN10系統會優先使用顯示卡視訊記憶體，但程式需要視訊記憶體超過視訊記憶體容量的時候，為了避免程式崩潰WIN10系統就會在“共享GPU記憶體”中借用記憶體給顯示卡當視訊記憶體。
但借用容量不会超过“共享GPU内存”总容量。 但是還是有問題，題主真金白銀買的32G內存，居然有一半都被劃給GPU用了，是不是意味著題主的內存只剩下16G給其他應用程序使用呢？ 這個問題現在被問到的很多，網上有很多朋友都覺得可惜，尤其是那些不怎麼打遊戲的朋友，覺得專有GPU內存完全夠用了，都在琢磨怎麼降低這個共享內存。
部分從國泰購入機票的旅客便誤以為航班為國泰營運，並大為不滿。 提供更頻密的班次 – 就一些以商務旅客為主的航點，通過班號共用協議，航空公司能提供更頻密的班次，增加航班的選擇。 例如香港-台北航線，國泰航空通過與子公司國泰港龍航空的代碼共享協議，合共提供每天20班航班的服務。 提供更優質的中轉支援服務 – 一旦長途航班延誤以致旅客無法趕上班號共用航班，航空公司會提供有關的支援，如安排入住酒店、賠償餐券及機票重新劃位等，而行李同樣會獲得適當的處理。
因为只是做隔离，这里带来的额外开销微乎其微。 并且因为硬件资源都是共享的，这样就能尽可能地利用硬件资源。 大家都在公用机器上跑实验，而各自所需要的软件（比如 Cuda、TensorFlow……）版本却可能不一样，这样很容易因为版本问题而导致程序无法运行。
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