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。
总结反思 持续进步-开源即时通讯（IM）项目OpenIM 新版本release-v3.7发布
背景
过去，我们团队对开源项目的认知较浅，过分追求进度，而忽视了代码的质量和规范。这导致了一些问题，例如部署流程设计不当：流程复杂、不规范，以及Mac与Windows部署的明显缺陷。这些问题不仅给开发者带来了困扰，也增加了社区维护的难度。
针对这些挑战，我们团队进行了深刻的反思并总结出了相关问题。目前，我们正在专注于提高代码质量和规范化工作，并在完善我们的开源贡献流程，以吸引更多贡献者参与。我们相信这是关键步骤，以扩大社区的影响力并将OpenIM发展成为一流的开源项目。
为此，我们已规划推出release-v3.7版本，该版本将全面改造部署、规范和流程等方面，并且与3.6版本数据完全兼容。