开源工具GPU Sharing：支持Kubernetes集群细粒度
问题背景
全球主要的容器集群服务厂商的Kubernetes服务都提供了Nvidia GPU容器调度能力，但是通常都是将一个GPU卡分配给一个容器。这可以实现比较好的隔离性，确保使用GPU的应用不会被其他应用影响；对于深度学习模型训练的场景非常适合，但是如果对于模型开发和模型预测的场景就会比较浪费。
CUDNN学习笔记（1）
cuDNN概述NVIDIA cuDNN是一个GPU加速深层神经网络原语库。它提供了在DNN应用程序中频繁出现的例程的高度优化的实现：
卷积前馈和反馈，
pooling前馈和反馈
softmax前馈和反馈
神经元前馈和反馈：
整流线性（ReLU）-sigmoid
双曲线正切（TANH）
张量转换函数
LRN，LCN和批量归一化前进和后退
cuDNN的卷积程序旨在提高性能，以最快的GEMM（矩阵乘法）为基础实现此类例程，同时使用更少的内存。
阿里云郑晓：浅谈GPU虚拟化技术（第三章）
本系列文章推送门：
阿里云郑晓：浅谈GPU虚拟化技术（第一章） GPU虚拟化发展史 阿里云郑晓：浅谈GPU虚拟化技术（第二章）GPU虚拟化方案之——GPU直通模式
今天一个小伙伴@我说：“你浅谈一下，没点技术背景的，估计都看不懂…”，醍醐灌顶啊，面向公众的文章不是学术论文，应以普及基本概念为主。
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