Kubernetes 调用 GPU解析
Kubernetes (K8s) 支持调用GPU以利用其统一调度和分配集群资源的能力，管理异构计算，如加速部署、提高资源使用率和保证资源独享。通过容器化和设备隔离，K8s确保GPU高效、安全地被应用使用。要调用GPU，需安装NVIDIA GPU驱动、CUDA工具包和Device Plugin，然后在Pod配置中指定GPU需求。安装步骤包括：确保GPU节点、安装GPU驱动和NVIDIA容器运行时、创建GPU资源要求的Pod并部署到集群。
深度学习在图像识别中的应用与挑战
【4月更文挑战第26天】
随着人工智能技术的飞速发展，深度学习已经成为图像识别领域的核心技术。本文将深入探讨深度学习在图像识别中的应用，分析其优势和面临的挑战。我们将从卷积神经网络（CNN）的原理出发，介绍其在图像识别中的关键作用，并通过实例分析深度学习在图像识别中的实际应用。同时，我们还将讨论深度学习在图像识别领域所面临的挑战，如数据不足、计算资源消耗大、模型泛化能力差等问题，并提出相应的解决方案。
Flutter的动画：实现方式与动画库的技术探索
【4月更文挑战第26天】探索Flutter动画机制与库：基础动画、自定义动画、物理动画及Lottie、AnimatedWidgets、EasyAnimations等库的应用，助开发者实现丰富动画效果，提升用户体验。同时，了解性能优化技巧，如避免重绘、利用离屏渲染和GPU加速，确保动画流畅。 Flutter为移动应用开发带来强大动画支持。
极长序列、极快速度：面向新一代高效大语言模型的LASP序列并行
【4月更文挑战第26天】研究人员提出LASP，一种针对线性注意力机制的序列并行方法，解决了处理超长序列时GPU内存限制的问题。LASP利用点对点通信和内核融合优化，降低通信开销，提高GPU集群执行效率。在128个A100 GPU上，LASP能处理4096K长度的序列，比现有方法快8倍。虽然面临P2P通信需求高、环境适应性和特定机制依赖的挑战，但LASP为大型语言模型的效率和性能提供了新思路。[链接](https://arxiv.org/abs/2404.02882)