Бассейн чгпу: ФОК «Бассейн ЧГПУ» — ФОК Бассейн ЧГПУ им И. Я. Яковлева г.Чебоксары

Содержание

🏊 Бассейн «Солнечный кит» по адресу Пирогова, 5а к1 ✅ в Ставрополь

Расскажите о бассейне друзьям:

Контактная информация:

  • Телефон: +7 (8652) 99-29-37
  • Адрес: Ставрополь Промышленный район Пирогова, 5а к1
  • Расписание работы: Пн:09:00-21:00; Вт:09:00-21:00; Ср:09:00-21:00; Чт:09:00-21:00; Пт:09:00-21:00; Сб:09:00-21:00; Вс:09:00-21:00

Бассейн: Месячный абонемент от 1900р.. Посещение 250р.. Длина бассейна 7 м. Бассейн для взрослых. Бассейн для детей. Аквааэробика. Крытый бассейн

В городе Ставрополь есть различные бассейны в которых можно поплавать или обучиться плаванию с тренером. Один из таких — это семейный бассейн «Солнечный кит» по адресу Пирогова, 5а к1.

Расписание работы и цены плавательного бассейна

Тех кто хочет поплавать в бассейне «Солнечный кит» в городе Ставрополь по адресу Пирогова, 5а к1, больше всего интересуют цены на абонемент, фото и расписание работы. Все это вы можете узнать несколькими способами:

  1. Через официальную группу в социальных сетях;
  2. посетив водный комплекс;
  3. по номеру телефона +7 (8652) 99-29-37;
  4. на официальном сайте «Солнечный кит».

Короткая информация о компании:

  • Юридическое лицо:
  • Рейтинг: 4.4 (из 5)
  • Раздел: Спорт / Отдых / Туризм->Спортивные комплексы
  • Короткое описание: семейный бассейн
  • Категория: Бассейны
  • Способы оплаты: Оплата картой. Наличный расчёт
  • Почтовый индекс: 355040

Чтобы узнать расписание работы и записаться на обучение плаванию, позвоните по номеру телефона «Солнечный кит» +7 (8652) 99-29-37. Сотрудники вам расскажут какие действуют цены на плавание и услуги обучения с тренером. Либо сразу отправляйтесь в бассейн на улице Пирогова, 5а к1. Ниже на странице почитайте отзывы посетителей.

Продолжается набор в шахматную школу Сергея Карякина!

Шахматная школа международного гроссмейстера Сергея Карякина действует на базе Чувашского государственного педагогического университета им. И.Я. Яковлева с 1 октября 2020 года. Обучение в Школе проводится с использованием авторской методики Сергея Карякина, а занятия проводят профессиональные тренеры федерации шахмат Чувашской Республики.

Ученики школы становились победителями и призёрами городских, республиканских и межрегиональных соревнований по шахматам, а также участвовали во всероссийских соревнованиях. В течении учебного года в школе проходят многочисленные турниры по шахматам как для опытных шахматистов, так и для новичков, сеансы одновременной игры с известными гроссмейстерами, различные мастер-классы. По окончании учебного года всем выдаются сертификаты установленного образца.

Помещения школы расположены в разных районах города и оснащены современным мультимедийным оборудованием с возможностью проведения занятий с гроссмейстером в режиме онлайн.

Адреса:
  • Учебный корпус № 2 г. Чебоксары, Президентский бульвар, 19;
  • Учебный корпус № 4 г. Чебоксары, ул. Шумилова, 18а;
  • Бассейн (физкультурно-оздоровительный комплекс) г. Чебоксары, ул. Пирогова, 25.
Тренерский состав:

КОРНИЛОВ ВИКТОР ВЛАДИМИРОВИЧ – заслуженный учитель Чувашской Республики, судья по шахматам Всероссийской категории, национальный арбитр, тренер по шахматам. Многократный чемпион города Новочебоксарска по шахматам. Стаж педагогической работы более 40 лет. Имеет высшее педагогическое образование, выпускник ЧПГУ им. И. Яковлева.

Расписание занятий В.В. Корнилова:

СРЕДА, ПЯТНИЦА
Учебный корпус № 4
г. Чебоксары, ул. Шумилова, 18а
Школьники — 15.30-16.50
Начинающие — 17.05-17.50
Продвинутые — 18.00-19.40

РУБЦОВ ЛЕОНИД АЛЕКСАНДРОВИЧ – тренер по шахматам, стаж 14 лет. Кандидат в мастера спорта по шахматам, призёр чемпионата города Чебоксары по шахматам в 2019 г. Много лет преподавал в Хабаровском крае. Имеет высшее педагогическое образование. В 2018 году прошёл обучение в АНО ДПО «Московская академия профессиональных компетенций» по программе «Методика и теория учебно-тренировочного процесса и дополнительного образования по виду спорта «шахматы». В 2020 году прошёл профессиональную переподготовку по программе «Психология и педагогика» в бизнес академии МБА СИТИ.

Расписание занятий Л.А. Рубцова :

ВТОРНИК, ПЯТНИЦА
Бассейн ЧГПУ
г. Чебоксары, ул. Пирогова, 25)
Начинающие — 17.05-17.50
Школьники — 15.30-16.50
Продвинутые — 18.00-19.40

МЕЛЬНИК МИХАИЛ ГЕННАДЬЕВИЧ – руководитель шахматной школы Сергея Карякина, председатель РОО «Федерация шахмат Чувашской Республики». Спортивный судья по шахматам, национальный арбитр. Стаж работы тренером 9 лет.

Расписание занятий М.Г. Мельника

ВТОРНИК, ЧЕТВЕРГ
Учебный корпус № 2
г. Чебоксары, Президентский бульвар, 19
Начинающие — 17.05-17.50
Школьники — 15.30-16.50
Продвинутые — 18.00-19.40

Приглашаются все желающие.

Информация о школе и расписание занятий: http://dop.chgpu.edu.ru/index.php/shakhmatnaya-shkola-sergeya-karyakina-v-chgpu-im-i-ya-yakovleva

Контакты:
Центр дополнительного образования ЧГПУ им. И.Я. Яковлева, тел. 22-36-74, тел. 8 902 2871119 (Viber, WhatsApp), e-mail: [email protected]

Фотоальбом 2020-2021 учебного года:

Поделиться ссылкой:

Похожее

В Чебоксарах открылся бассейн физкультурно-оздоровительного комплекса ЧГПУ им. И.Я. Яковлева

15 апреля – прямая линия рабочей группы при Оперативном штабе по предупреждению завоза и распространения коронавирусной инфекции на территории Чувашии.

Сложившаяся в связи с угрозой распространения коронавирусной инфекции ситуация в Чувашии и в целом по стране вызывает у граждан массу вопросов.

Как уберечь себя и своих близких от заболевания?

Что влечет за собой нарушение режима самоизоляции?

Какие меры по борьбе с пандемией принимают региональные власти?

На эти и многие другие вопросы, волнующие жителей республики, ответят компетентные специалисты 15 апреля в ходе прямой линии рабочей группы при Оперативном штабе по предупреждению завоза и распространения новой коронавирусной инфекции на территории Чувашской Республики.

Вопросы можно будет задать по телефону:

(8352) 26-00-36 с 12:00 до 13:00

.

Трансляцию прямой линии будет вести

Также прямой эфир будет доступен для пользователей видеохостинга

Предварительный прием вопросов от граждан на прямую линию осуществляется по ссылке.

Лидия Тимофеева работает в управлении образования Коркинского района уже 23 года |

Обычно говорят, учителем мало стать – им надо родиться. Или «заболеть» педагогикой ещё в детстве. Эти слова точно про Лидию Даниловну Тимофееву, которая заведует методическим кабинетом районного управления образования. Ведь она, будучи ещё первоклассницей, не ставя перед собой такой цели, но научила читать своего трёхлетнего брата!
– Сажусь делать уроки, Ринат рядом вертится, – рассказывает Лидия Даниловна, – я «Букварь» изучаю, он повторяет. Так в три года он и научился читать! И конечно, я с ним играла только в школу. Мама часто в командировки ездила, папа – на сменах. Вот я и слежу за братом. Накормить, в садик отвести. Рано выросла. С другой стороны, хорошо: учит ответственности и самостоятельности.
Лидия Тимофеева окончила в 1985 году химико-биологический факультет Челябинского педагогического института. Работала учителем химии в школах № 8, 1 и 2. С 1994-го перешла в методический кабинет городского отдела образования, который сейчас стал управлением.
– Начинала работать с Валентиной Васильевной Дёминой, которую считаю своим учителем, – говорит Л. Тимофеева. – Она вырастила из меня грамотного специалиста. В чём суть моей работы? Это повышение квалификации педагогов и руководящих работников, проведение семинаров, совещаний, конкурсов профессионального мастерства, аттестация педагогических кадров, инновационная деятельность… Спектр деятельности широк.
В управлении образования я уже 23 года. И всё это время со мной рука об руку идут Ольга Михайловна Старикова, Ольга Фёдоровна Черыкова, Ольга Степановна Ковалёва. Коллектив у нас замечательный. Всех люблю и, пользуясь случаем, поздравляю с Днём учителя! Ведь быть педагогом – не просто профессия, это состояние души. Скажу даже так: моя работа – это жизнь, а жизнь – работа.
Неудивительно, что и дети пошли по стопам мамы. Дочь Ирина Щекатурова – педагог-библиотекарь в школе № 3 (окончила с отличием Челябинскую академию социальных отношений, а сейчас поступила в педагогический университет), сын Александр Тимофеев – директор школы № 14, выпускник ЧГПУ по специальности технология и предпринимательство.
Сейчас самая большая радость для Лидии Даниловны и её мужа Геннадия Васильевича – это внуки Ваня, Паша, Настя и Аришка, которая ещё совсем крошка, ей четыре месяца. Бабушка очень любит проводить с ними всё свободное время – занятия творчеством, прогулки, бассейн.
Татьяна ЗОЛОТОВА
 

Startup дает ИТ-отделу контроль над пулами графических процессоров, чтобы максимально использовать их

Среди самых больших недостатков компонентов, которые беспокоят всех, — это графические процессоры, как от Nvidia, так и от AMD. Графические процессоры используются в биткойн-фермерстве, и из-за того, что огромные фермы по всему миру поглощают каждую карту графического процессора, получить одну практически невозможно или непомерно дорого.

Таким образом, клиентам необходимо выжать каждый последний цикл из графических процессоров, которые они обслуживают. Израильская компания Run: AI утверждает, что у нее есть исправление с помощью пары технологий, которые объединяют ресурсы графического процессора и максимизируют их использование.

Эти технологии называются Thin GPU Provisioning и Job Swapping. Не самое креативное из названий, но они описывают, что они делают в тандеме для автоматизации распределения и использования графических процессоров.

Специалисты по обработке данных и другие исследователи искусственного интеллекта часто получают выделенные графические процессоры, причем графические процессоры зарезервированы для отдельных лиц для выполнения своих процессов, а не для других. Так работают высокопроизводительные вычисления (HPC) и суперкомпьютеры, и правильное распределение процессоров — своего рода черное искусство для администраторов.

Благодаря инициализации тонких графических процессоров и обмену заданиями, когда работающая рабочая нагрузка не использует выделенные ей графические процессоры, эти ресурсы объединяются в пул и могут быть автоматически подготовлены для использования другой рабочей нагрузкой. Согласно заявлению Run: AI, это похоже на тонкое выделение ресурсов, впервые представленное VMware для сетей хранения данных, когда доступное дисковое пространство для хранения выделяется, но не выделяется до тех пор, пока это необходимо.

Thin GPU Provisioning создает избыточно выделенные графические процессоры, в то время как при обмене заданиями используются предустановленные приоритеты для переназначения неиспользуемой емкости графического процессора.Вместе Run: AI заявляет, что две технологии максимизируют общее использование графического процессора.

Специалисты по обработке данных, чьи специальности не всегда являются техническими, не должны заниматься планированием и предоставлением ресурсов. В то же время ИТ-отделы контролируют использование графических процессоров в своих сетях, сообщает компания.

«Исследователи больше не могут« обнимать »графические процессоры, что делает их недоступными для использования другими», — сказал в своем заявлении д-р Ронен Дар, технический директор и соучредитель Run: AI. «Они просто выполняют свои задания и выполняют: управление квотами ИИ, выделение тонких графических процессоров и обмен заданиями эффективно распределяют ресурсы без какого-либо вмешательства пользователя.”

Thin GPU Provisioning и Job Swapping в настоящее время проходят тестирование в лабораториях заказчиков Run: AI. Ожидается, что они станут общедоступными в 4 квартале 2021 года.

Run: AI был основан в 2018 году и имеет финансирование в размере 43 миллионов долларов.

Присоединяйтесь к сообществам Network World на Facebook и LinkedIn, чтобы комментировать самые важные темы.

Copyright © 2021 IDG Communications, Inc.

Работающие графические процессоры | Документация по Kubernetes Engine | Google Cloud


На этой странице показано, как использовать оборудование графического процессора (GPU) NVIDIA®. ускорители в узлах кластеров Google Kubernetes Engine (GKE).

Обзор

С помощью GKE вы можете создавать пулы узлов, оснащенные NVIDIA Tesla® K80, P100, P4, V100, T4 и A100 Графические процессоры. Графические процессоры обеспечивают вычислительную мощность для решения задач глубокого обучения, таких как изображения. распознавание, обработка естественного языка, а также другие ресурсоемкие такие задачи, как перекодирование видео и обработка изображений.

Примечание: Чтобы узнать больше о сценариях использования графических процессоров, обратитесь к Google Cloud Страница графических процессоров.

Вы также можете использовать графические процессоры со спотовыми виртуальными машинами (предварительная версия), если ваши рабочие нагрузки могут выдерживать частые сбои в работе узла. Использование спотовых виртуальных машин снижает стоимость работы Графические процессоры. Дополнительные сведения см. В разделе «Использование спотовых виртуальных машин с пулами узлов графического процессора».

Требования

Графические процессоры

на GKE имеют следующие требования:

  • Kubernetes версии : для пулов узлов, использующих узел ОС, оптимизированный для контейнеров image, узлы GPU доступны в GKE версии 1.9 или выше. Для пулов узлов, использующих образ узла Ubuntu, узлы GPU доступны в GKE версии 1.11.3 или выше.
  • Квота графического процессора : Вы должны иметь желаемую квоту графического процессора Compute Engine. зону, прежде чем вы сможете создавать узлы графического процессора. Чтобы убедиться, что у вас достаточно квоты графического процессора в своем проекте см. Квоты в Google Cloud Console.

    Если вам требуется дополнительная квота графического процессора, вы должны запросить квоту графического процессора в Cloud Console. Если у вас есть установленный платежный аккаунт, ваш проект должен автоматически получить квоту после того, как вы отправите запрос квоты.

    Примечание. По умолчанию учетные записи бесплатной пробной версии не получают квоту графического процессора.
  • Драйверы графического процессора NVIDIA : необходимо вручную установить драйверы графического процессора NVIDIA на свой компьютер. узлы. Далее на этой странице мы объясним, как установить драйверы.

  • Графические процессоры A100 : Графические процессоры A100 поддерживаются только на компьютере формата a2 типов и требует GKE версии 1.18.6-gke.3504 или выше.

Ограничения

Прежде чем использовать графические процессоры в GKE, имейте в виду следующее ограничения:

  • Вы не можете добавлять графические процессоры в существующие пулы узлов.
  • Узлы
  • GPU не могут быть перенесены в реальном времени во время мероприятий по техническому обслуживанию.
  • Графические процессоры
  • поддерживаются только на машинах общего назначения N1.
  • Графические процессоры
  • не поддерживаются в пулах узлов Windows Server.

Наличие

Графические процессоры

доступны в определенных регионах и зонах. Когда вы запрашиваете Квота графического процессора, учитывайте регионы, в которых вы собираетесь запускать свой кластеры.

Полный список применимых регионов и зон см. Графические процессоры на Compute Engine.

Вы также можете увидеть графические процессоры, доступные в вашей зоне, с помощью инструмента командной строки gcloud . Чтобы увидеть список всех типов ускорителей графического процессора, поддерживаемых в каждой зоне, выполните следующие команда:

  gcloud список типов ускорителей вычислений
  

Стоимость

Информацию о ценах на GPU см. В таблице цен на странице Google Cloud GPU.

Квота графического процессора

Ваша квота графического процессора — это общее количество графических процессоров, которые могут работать в вашем проекте Google Cloud.Чтобы создать кластеры с графическими процессорами, ваш проект должен иметь достаточную квоту графического процессора.

Ваша квота графического процессора должна быть как минимум эквивалентна общему количеству графических процессоров, которые вы собираетесь работать в вашем кластере. Если вы включите автомасштабирование кластера, вы должен запрашивать квоту графического процессора, по крайней мере, эквивалентную максимальному количеству вашего кластера узлов, умноженное на количество графических процессоров на узел.

Например, если вы создаете кластер с тремя узлами, на котором работают два графических процессора для каждого узла вашему проекту требуется не менее шести квот графического процессора.

Запрос квоты графического процессора

Чтобы запросить квоту графического процессора, используйте Cloud Console. Для получения дополнительной информации о запрос квоты см. в разделе «Запрос дополнительной квоты» Документация по Compute Engine.

Поиск квот GPU

Для поиска квоты графического процессора выполните следующие действия в Cloud Console:

  1. Перейдите на страницу IAM & Admin Quotas в Cloud Console.

    Перейти к квотам

  2. В раскрывающемся меню Metrics щелкните None , затем введите «gpus» в поле поиска.

  3. Из результатов поиска выберите желаемые графические процессоры:

  4. Закройте раскрывающееся меню Metrics .

Отправка запроса на квоту

Чтобы отправить запрос квоты, выполните следующие действия в Cloud Console:

  1. Из списка квот GPU выберите нужные квоты. регионы, такие как us-central1 .
  2. Щелкните Изменить квоты . Форма запроса открывается справа от Облачная консоль.
  3. Заполните поле Новый предел квоты для каждого запроса квоты.
  4. Заполните поле Описание запроса , указав подробную информацию о вашем запросе.
  5. Нажмите Готово .
  6. Нажмите Отправить запрос .

Работающие графические процессоры

В следующих разделах объясняется, как запускать графические процессоры в кластерах GKE.

Создание пула узлов GPU с автомасштабированием

Чтобы воспользоваться лучшим и наиболее экономичным преимуществом графических процессоров на GKE, и чтобы воспользоваться преимуществами автомасштабирования кластера, мы рекомендую создавать отдельные пулы узлов GPU в ваших кластерах.

Когда вы добавляете пул узлов GPU в существующий кластер, который уже запускает пул узлов без GPU, GKE автоматически заражает узлы GPU со следующим заражением узла:

  • Ключ: nvidia.com/gpu
  • Эффект: NoSchedule
Примечание: Если пул узлов GPU добавлен в кластер, где все существующие пулы узлов — это пулы узлов графического процессора, или если вы создаете новый кластер с графическим процессором присоединенный пул по умолчанию, указанная выше помеха будет добавлена ​​к узлам графического процессора , а не .Заражение также будет ретроспективно добавлено к существующим узлам графического процессора , а не . когда впоследствии добавляется пул узлов без GPU.

Кроме того, GKE автоматически применяет соответствующие допуски к модулям, запрашивающим графические процессоры, путем запуска Контроллер допуска ExtendedResourceToleration.

Это приводит к тому, что только модули, запрашивающие графические процессоры, должны быть запланированы на узлах графического процессора, которые обеспечивает более эффективное автомасштабирование: ваши узлы графического процессора могут быстро масштабироваться, если недостаточно модулей, запрашивающих графические процессоры.

Вы создаете пул узлов GPU в существующем кластере с помощью Cloud Console. или инструмент командной строки gcloud .

gcloud

Чтобы создать пул узлов с графическими процессорами, выполните следующую команду:

  gcloud контейнерные пулы узлов создают  POOL_NAME  \
  --accelerator type =  GPU_TYPE , count =  AMOUNT  \
  --zone  COMPUTE_ZONE  --cluster  CLUSTER_NAME  \
  [--num-nodes 3 --min-nodes 0 --max-nodes 5 --enable-autoscaling
  --машинного типа а2-хигпу-1г]
  

Заменить следующее:

  • ИМЯ ПУЛА : имя, которое вы выбираете для пула узлов.
  • GPU_TYPE : тип графического процессора, либо nvidia-tesla-k80 , nvidia-tesla-p100 , nvidia-tesla-p4 , nvidia-tesla-v100 , nvidia-tesla-t4 или nvidia-tesla-a100 .
  • AMOUNT : количество графических процессоров для подключения к узлам в пул узлов.
  • COMPUTE_ZONE : вычислительная зона, в которой создайте пул узлов, например us-central1-c .Кластер уже должен работать в указанной зоне.
  • CLUSTER_NAME : имя кластера, в котором создать пул узлов.

Дополнительные опции:

  • --num-nodes указывает начальное количество создаваемых узлов.
  • --min-nodes указывает минимальное количество узлов для запуска в любой момент времени.
  • --max-nodes указывает максимальное количество узлов, которые могут работать.
  • --enable-autoscaling позволяет автоматически масштабировать пул узлов при рабочей нагрузке. изменения спроса.
  • - тип машины указывает тип машины для узлов. Требующийся для nvidia-tesla-a100 GPU, которые могут работать только на машинах a2 типа.

Например, следующая команда создает пул узлов автомасштабирования, p100 , с двумя GPU P100, в кластере p100-cluster :

  gcloud контейнерные пулы узлов создать p100 \
  --accelerator type = nvidia-tesla-p100, count = 2 \
  --zone us-central1-c --cluster p100-cluster \
  --num-nodes 3 --min-nodes 0 --max-nodes 5 --enable-autoscaling
  

Консоль

Чтобы создать пул узлов с графическими процессорами:

  1. Перейдите на страницу Google Kubernetes Engine в Cloud Console.

    Перейти к Google Kubernetes Engine

  2. В списке кластеров щелкните имя кластера, который нужно изменить.

  3. Щелкните Добавить пул узлов .

  4. При желании на странице сведений о пуле узлов установите флажок Включить автомасштабирование .

  5. Настройте пул узлов по своему усмотрению.

  6. На панели навигации выберите Узлы .

  7. В разделе Семейство машин , щелкните GPU .

  8. Выберите тип графического процессора и Количество графических процессоров для запуска на каждом узле.

  9. Прочтите предупреждение и выберите Я понимаю ограничения .

  10. Настройте машину по своему усмотрению.

  11. Щелкните Создать .

Создание нового зонального кластера с графическими процессорами

Вы создаете зональный кластер, который запускает графические процессоры с помощью Cloud Console или gcloud инструмент командной строки.

gcloud

Чтобы создать зональный кластер с графическими процессорами, работающими в его пуле узлов по умолчанию, запустите следующая команда:

  кластеры контейнеров gcloud создают  CLUSTER_NAME  \
  --accelerator type =  GPU_TYPE , count =  AMOUNT  \
  --zone  COMPUTE_ZONE 
  

Заменить следующее:

  • CLUSTER_NAME : имя, которое вы выбираете для кластера.
  • GPU_TYPE : тип графического процессора, либо nvidia-tesla-k80 , nvidia-tesla-p100 , nvidia-tesla-p4 , nvidia-tesla-v100 , nvidia-tesla-t4 или nvidia-tesla-a100 .
  • AMOUNT : количество графических процессоров для запуска по умолчанию пул узлов.
  • COMPUTE_ZONE : вычислительная зона кластера, например us-central1-c .

Например, следующая команда создает кластер p100 с тремя узлов (по умолчанию, когда --num-nodes опущено) и два графических процессора P100 на каждый узел:

  кластеры контейнеров gcloud создают p100 \
  --accelerator type = nvidia-tesla-p100, count = 2 \
  --зона us-central1-c
  

Консоль

  1. Перейдите к шаблону кластера GPU Accelerated Computing .

    Перейти к шаблону GPU Accelerated Computing

  2. Настройте кластер по своему усмотрению. Настройте пул узлов GPU или добавить дополнительные пулы узлов GPU.

  3. Прочтите предупреждение и выберите Я понимаю ограничения .

  4. Щелкните Создать .

Создание нового регионального кластера с графическими процессорами

По умолчанию региональные кластеры создают узлы в трех зонах региона. Тем не мение, ни один регион Google Cloud не имеет графических процессоров во всех трех зонах.Когда вы создаете региональный кластер с графическими процессорами, вы должны указать зоны, используя - расположение узлов команда. Вы также можете использовать эту команду после того, как создадите свой кластер. Чтобы узнать, в каких зонах установлены графические процессоры, см. Доступность.

Вы создаете региональный кластер графического процессора с помощью инструмента командной строки gcloud или Облачная консоль.

gcloud

Чтобы создать региональный кластер с графическими процессорами, выполните следующую команду:

  кластеры контейнеров gcloud создают  CLUSTER_NAME  \
  --accelerator type =  GPU_TYPE , count =  AMOUNT  \
  --region  COMPUTE_REGION  \
  --node-locations  COMPUTE_ZONE ,  COMPUTE_ZONE1 
  

Заменить следующее:

  • CLUSTER_NAME : имя, которое вы выбираете для кластера.
  • GPU_TYPE : тип графического процессора: nvidia-tesla-k80 , nvidia-tesla-p100 , nvidia-tesla-p4 , nvidia-tesla-v100 , nvidia-tesla-t4 или nvidia-tesla-a100 .
  • СУММА : количество графических процессоров, запускаемых на каждом узле.
  • COMPUTE_REGION : регион кластера, например сша центральный1 .
  • COMPUTE_ZONE , COMPUTE_ZONE1 , [...] : зоны, в которых будут создаваться узлы. Зоны должны быть в одной COMPUTE_REGION как плоскость управления кластером, указывается флагом - регион . Эти зоны должны иметь типы графических процессоров, которые вы указать.

Например, следующая команда создает кластер p100 с тремя узлов (по умолчанию, когда --num-nodes опущено) и два графических процессора P100 на каждый узел, в двух зонах в пределах us-central1 :

  кластеры контейнеров gcloud создают p100 \
  --accelerator type = nvidia-tesla-p100, count = 2 \
  --region us-central1 \
  --node-locations us-central1-a, us-central1-c
  

Консоль

  1. Перейдите к шаблону кластера GPU Accelerated Computing .

    Перейти к шаблону GPU Accelerated Computing

  2. В разделе Тип местоположения выберите Региональный .

  3. В раскрывающемся списке Регион выберите нужный регион.

  4. Настройте кластер по своему усмотрению. Настройте пул узлов GPU или добавьте дополнительные пулы узлов GPU.

  5. Прочтите предупреждение и выберите Я понимаю ограничения .

  6. Щелкните Создать .

Установка драйверов устройств NVIDIA GPU

После добавления узлов графического процессора в кластер необходимо установить устройство NVIDIA. драйверы к узлам. Google предоставляет DaemonSet, который можно применить к установкам. водители.

Инструкции по установке см. В разделе ниже. Оптимизированная для контейнеров ОС (COS) и узлы Ubuntu.

Примечание. Для запуска установки DaemonSet пулу узлов GPU требуется https://www.googleapis.com/auth/devstorage.read_only область для связи с gcr.io (имя_реестра). Без этой области загрузка установочного манифеста DaemonSet завершится ошибкой. Эта область видимости является одной из областей действия по умолчанию, который обычно добавляется при создании кластера.

COS

Чтобы развернуть установку DaemonSet, выполните следующую команду:

  kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/GoogleCloudPlatform/container-engine-accelerators/master/nvidia-driver-installer/cos/daemonset-preloaded.ямл
  

Установка занимает несколько секунд. После установки Плагин устройства NVIDIA GPU использует возможности NVIDIA GPU через API Kubernetes.

В следующей таблице перечислены версии GKE для каждой версии драйвера Nvidia. поддерживается с:

Версия GKE Драйвер Nvidia
1,18 и выше 450.119.04
1.14 и выше 418,67

Ubuntu

Обратите внимание, что для поддержки графического процессора требуется v1.11.3 или выше для узлов Ubuntu.

Чтобы развернуть установку DaemonSet, выполните следующую команду:

  kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/GoogleCloudPlatform/container-engine-accelerators/master/nvidia-driver-installer/ubuntu/daemonset-preloaded.yaml
  

Установка занимает несколько секунд. После установки Плагин устройства NVIDIA GPU использует возможности NVIDIA GPU через API Kubernetes.

В следующей таблице перечислены версии GKE для каждой версии драйвера Nvidia. поддерживается с:

Версия GKE Драйвер Nvidia
1.19.8-гке.1200 и выше 450.102.04
1.14.6-гке.13 и выше 418,74
1.14.6-гке.12 и ниже 410.104
1.13.9-гке.11 и выше 418,74
1.13.9-гке.10 и ниже 410.104

Использование автоматической подготовки узлов с графическими процессорами

При использовании автоматической подготовки узлов с графическими процессорами автоматически настраиваемые узлы объединяются default не имеют достаточных областей для запуска установки DaemonSet.Ты необходимо вручную изменить области автоподготовки по умолчанию, чтобы включить это.

  обновление кластеров контейнеров gcloud  CLUSTER_NAME  --enable-autoprovisioning \
    --autoprovisioning-scopes = https: //www.googleapis.com/auth/logging.write,https: //www.googleapis.com/auth/monitoring,https: //www.googleapis.com/auth/devstorage. read_only, https: //www.googleapis.com/auth/compute
  

Чтобы узнать больше об автоматической настройке, см. Страницу автоматической подготовки.

Настройка модулей для использования графических процессоров

Вы используете лимит ресурсов, чтобы настроить поды для использования Графические процессоры.Вы указываете лимит ресурсов в спецификации Pod используя следующую пару «ключ-значение»

  • Ключ: nvidia.com/gpu
  • Значение: Количество потребляемых графических процессоров
Примечание: alpha.kubernetes.io/nvidia-gpu не поддерживается в качестве имени ресурса в GKE. Вместо этого используйте nvidia.com/gpu в качестве имени ресурса.

Ниже приведен пример спецификации Pod, которая потребляет графические процессоры:

API
  Версия: v1
вид: Стручок
метаданные:
  имя: my-gpu-pod
спецификация:
  контейнеры:
  - имя: my-gpu-container
    изображение: nvidia / cuda: 11.0,3-время выполнения-убунту20.04
    команда: ["/ bin / bash", "-c", "-"]
    args: ["пока правда; спать 600; готово;"]
    Ресурсы:
      пределы:
       nvidia.com/gpu: 2
  

Использование нескольких типов графических процессоров

Если вы хотите использовать несколько типов ускорителей графического процессора в кластере, вы должны создать несколько пулов узлов, каждый со своим типом ускорителя. GKE прикрепляет уникальный селектор узлов к графическому процессору узлы, помогающие разместить рабочие нагрузки графического процессора на узлах с определенными типами графических процессоров:

  • Ключ: облако.google.com/gke-accelerator
  • Значение: nvidia-tesla-k80 , nvidia-tesla-p100 , nvidia-tesla-p4 , nvidia-tesla-v100 , nvidia-tesla-t4 или nvidia-tesla-a100 .

Вы можете настроить таргетинг на определенные типы графических процессоров, добавив этот селектор узлов в свой спецификация Pod рабочей нагрузки. Например:

API
  Версия: v1
вид: Стручок
метаданные:
  имя: my-gpu-pod
спецификация:
  контейнеры:
  - имя: my-gpu-container
    изображение: nvidia / cuda: 11.0,3-время выполнения-убунту20.04
    команда: ["/ bin / bash", "-c", "-"]
    args: ["пока правда; спать 600; готово;"]
    Ресурсы:
      пределы:
       nvidia.com/gpu: 2
  nodeSelector:
    cloud.google.com/gke-accelerator: nvidia-tesla-k80 # или nvidia-tesla-p100, или nvidia-tesla-p4, или nvidia-tesla-v100, или nvidia-tesla-t4, или nvidia-tesla-a100.
  

О библиотеках CUDA

CUDA® — платформа параллельных вычислений NVIDIA и модель программирования для графических процессоров. Драйверы устройств NVIDIA, которые вы устанавливаете в кластер включает библиотеки CUDA.

библиотеки CUDA и утилиты отладки доступны внутри контейнера по адресу / usr / local / nvidia / lib64 и / usr / local / nvidia / bin соответственно.

приложений CUDA, работающих в модулях, использующих графические процессоры NVIDIA, должны динамически откройте для себя библиотеки CUDA. Это требует включения / usr / local / nvidia / lib64 в переменная среды LD_LIBRARY_PATH .

Вы должны использовать базовые образы CUDA Docker на основе Ubuntu для Приложения CUDA в GKE, где LD_LIBRARY_PATH уже установить соответствующим образом.Последняя поддерживаемая версия CUDA — 11.0 на обоих COS. (1.18.6-gke.3504 +) и Ubuntu (1.19.8-gke.1200 +).

Мониторинг узлов GPU

GKE предоставляет следующие метрики облачного мониторинга для контейнеров с использованием графических процессоров. Вы можете использовать эти показатели для мониторинга своего графического процессора. производительность рабочих нагрузок:

  • Рабочий цикл ( контейнер / ускоритель / рабочий_цикл ): Процент времени в течение прошедший период выборки (10 секунд), в течение которого ускоритель был активно обработка.От 1 до 100.
  • Использование памяти ( контейнер / ускоритель / memory_used ): Количество ускорителя память выделяется в байтах.
  • Объем памяти ( контейнер / ускоритель / memory_total ): Всего ускорителя память в байтах.

Эти показатели доступны в облачном мониторинге.

Для получения дополнительной информации о мониторинге кластеров и их ресурсов см. к мониторингу.

Просмотр показателей использования

Вы просматриваете показатели использования графического процессора для своих рабочих нагрузок на панели управления рабочими нагрузками в Облачная консоль.

Чтобы просмотреть использование графического процессора рабочими нагрузками, выполните следующие действия:

  1. Перейдите на страницу Рабочие нагрузки в Cloud Console.

    Перейти к рабочим нагрузкам

  2. Выберите желаемую рабочую нагрузку.

На панели мониторинга рабочих нагрузок отображаются диаграммы использования и емкости памяти графического процессора, а также Рабочий цикл графического процессора.

Что дальше

Использование пулов узлов для управления cGPU — Руководство пользователя кластеров Kubernetes

Служба контейнеров

для Kubernetes (ACK) позволяет использовать пулы узлов для управления cGPU.Таким образом, вы можете создать более гибкие политики разделения памяти и выделения памяти. В этом разделе в профессиональном кластере Kubernetes создаются два помеченных пула узлов. чтобы продемонстрировать, как использовать пулы узлов для управления совместным использованием графического процессора и изоляцией памяти. возможности cGPU.

Сценарии использования

Предварительные требования

Перед тем как начать, убедитесь, что выполнены следующие операции:
  • Установите ack-cgpu.
  • Пулы узлов настроены. Вы можете настроить имена пулов узлов. В этом примере два пула узлов с именем cgpu и cgpu-no -olated.
    Имя пула узлов Совместное использование графического процессора Изоляция памяти Этикетка
    ЦГП Включено Включено
    • cgpu = true
    • процессора.disable.isolation = false
    ЦГПУ без изоляции Включено Отключено
    • cgpu = true
    • cgpu.disable.isolation = true

Справочная информация

При использовании cGPU в кластере ACK могут возникнуть следующие сценарии:

  • Объем памяти графического процессора, который может быть выделен для задания A, уже указан в сценарий.В этом случае кластеру ACK нужно только включить совместное использование графического процессора для задания A. Изоляция памяти не требуется.
  • Объем памяти графического процессора, который можно выделить для задания B, не указан в сценарии. В этом случае кластер ACK должен включать как совместное использование графического процессора, так и изоляцию памяти для Иов Б.

Как настроить кластер ACK для поддержки обоих сценариев?

Чтобы решить эту проблему, вы можете использовать пулы узлов для управления cGPU.Вам нужно только создать два пула узлов:

  • Создайте пул узлов, поддерживающий только совместное использование графического процессора. Этот пул узлов используется для запуска Job А.
  • Создайте еще один пул узлов, поддерживающий как совместное использование графического процессора, так и изоляцию памяти. Этот пул узлов используется для выполнения задания B.

Примечания по использованию

При использовании пулов узлов для управления cGPU обратите внимание на следующие ограничения:

  • Когда вы используете пулы узлов для управления cGPU, если задание не настроено с помощью селектора узла, модули задания могут быть запланированы для других пулов узлов.Это может вызвать выполнение задания ошибки.

    Уведомление Мы рекомендуем настраивать селектор узлов для каждого задания.

  • Когда метка узла изменяется, например, метка узла изменяется с cgpu.disable.isolation = false для cgpu.disable.isolation = true необходимо перезапустить модуль gpushare-device-plugin на узле, чтобы конфигурация вступила в силу.

    Для этого вы должны удалить модуль gpushare-device-plugin на узле. Затем ACK автоматически создает новый контейнер. Вы можете выполнять следующие операции:

    1. Выполните следующую команду, чтобы запросить модули gpushare-device-plugin в кластере ACK:
        kubectl get po -n kube-system -l name = gpushare-device-plugin-ds -o wide  

      Ожидаемый результат:

        NAME READY STATUS RESTARTS AGE IP NODE NOMINATED NODE READINESS GATES
      gpushare-device-plugin-ds-6r8gs 1/1 Выполняется 0 18ч 192.168.7.157 cn-shanghai.192.168.7.157 <нет> <нет>
      gpushare-device-plugin-ds-pjrvn 1/1 Выполняется 0 15h 192.168.7.158 cn-shanghai.192.168.7.158 <нет> <нет>  
    2. В этом примере используется узел cn-shanghai.192.168.7.157. Выполните следующую команду для удаления модуля gpushare-device-plugin на этом узле:
        kubectl delete po gpushare-device-plugin-ds-6r8gs -n kube-system  

Шаг 1. Создайте пулы узлов

  1. Войдите в консоль ACK.
  2. В левой навигационной панели консоли ACK щелкните Кластеры.
  3. На странице Кластеры найдите кластер, которым вы хотите управлять, и щелкните имя кластера. или щелкните Подробности в столбце Действия. Откроется страница сведений о кластере.
  4. В левой навигационной панели страницы сведений выберите.
  5. В правом верхнем углу страницы «Пулы узлов» щелкните «Создать пул узлов».

    В правом верхнем углу страницы «Пулы узлов» можно также щелкнуть «Создать управляемый пул узлов», чтобы создать пул управляемых узлов, или щелкнуть «Настроить автоматическое масштабирование», чтобы создать пул узлов с автоматическим масштабированием.

  6. В диалоговом окне «Создание пула узлов» установите параметры.

    Дополнительные сведения см. В разделе Создание управляемого кластера Kubernetes. В следующем списке описаны некоторые параметры:

    • Количество: укажите начальное количество узлов в пуле узлов.Если вы не хотите добавлять узлов в пул узлов, установите для этого параметра значение 0.
    • Операционная система: выберите операционную систему узлов. CentOS 7.x и Alibaba Cloud Linux 2.x поддерживаются.
    • Метка узла: вы можете добавлять метки к узлам.
    • Метка ECS: вы можете добавлять метки к экземплярам Elastic Compute Service (ECS).
    • Настраиваемая группа ресурсов: вы можете указать группу ресурсов, к которой принадлежат узлы в пуле узлов.

    В разделе «Метка узла» вы можете добавить указанные метки к узлам в пуле узлов.

    • Добавьте следующие метки к узлам в пуле узлов cgpu: cgpu = true и cgpu.disable.isolation = false.
    • Добавьте следующие метки к узлам в пуле узлов cgpu-no -olated: cgpu = true и cgpu.disable.isolation = true.
    На следующем рисунке показаны метки, которые добавляются к узлам в cgpu-no -olated. пул узлов.
  7. Нажмите «Подтвердить заказ».

    На странице «Пулы узлов» проверьте столбец «Состояние» пула узлов. Если пул узлов находится в состоянии инициализации, это означает, что пул узлов создается. После создания пула узлов состояние пула узлов изменится на Активный.

Примечание Если вы хотите добавить узлы с ускорением на GPU в пул узлов, вы можете масштабировать узел бассейн.Дополнительные сведения см. В разделе Масштабирование пула узлов.

Шаг 2. Отправьте вакансии

Отправьте два задания с именами cgpu-test и cgpu-test-no -olated. Вы должны установить nodeSelector в файлах YAML обоих заданий.

  • cgpu-test: объем памяти графического процессора, который может быть выделен для этого задания, не указан в сценарии работы.Следовательно, для запуска этого работа. Следующий шаблон YAML является примером:

      apiVersion: apps / v1
    вид: StatefulSet
    
    метаданные:
      имя: cgpu-test
      ярлыки:
        приложение: cgpu-test
    
    спецификация:
      реплик: 1
      serviceName: "cgpu-test"
      podManagementPolicy: «Параллельно»
      selector: # определите, как развертывание находит модули, которыми оно управляет.
        matchLabels:
          приложение: cgpu-test
    
      template: # определяем спецификации подов.метаданные:
          ярлыки:
            приложение: cgpu-test
    
        спецификация:
          nodeSelector: # Добавить селектор узлов для выбора пула узлов cgpu.
            cgpu.disable.isolation: "ложь"
          контейнеры:
          - имя: cgpu-test
            изображение: registry.cn-shanghai.aliyuncs.com/tensorflow-samples/tensorflow-gpu-mem:10.0-runtime-centos7
            команда:
              - python3
              - /app/main.py
            env:
            Ресурсы:
              пределы: # Запросить 3 ГиБ памяти графического процессора. Единица: ГиБ.
                алиюн.com / gpu-mem: 3  
    Примечание
    • nodeSelector: выбирает пул узлов cgpu.
    • cgpu.disable.isolation = false: планирует задание для узлов в пуле узлов cgpu.
    • aliyun.com/gpu-mem: указывает объем памяти графического процессора, запрошенный заданием.
  • cgpu-test-no-изоляция: объем памяти, который может быть выделен заданию на GPU указывается в скрипте задания. Следовательно, изоляция памяти не требуется. за выполнение этой работы. Следующий шаблон YAML является примером:

      apiVersion: apps / v1
    вид: StatefulSet
    
    метаданные:
      имя: cgpu-test-no-изоляция
      ярлыки:
        приложение: cgpu-test-no-изоляция
    
    спецификация:
      реплик: 1
      serviceName: "cgpu-test-no-изоляция"
      podManagementPolicy: «Параллельно»
      selector: # определите, как развертывание находит поды, которыми оно управляет
        matchLabels:
          приложение: cgpu-test-no-изоляция
    
      template: # определяем спецификации стручков
        метаданные:
          ярлыки:
            приложение: cgpu-test-no-изоляция
    
        спецификация:
          nodeSelector: # Добавьте селектор узлов, чтобы выбрать пул узлов cgpu-no -olated.cgpu.disable.isolation: "правда"
          контейнеры:
          - имя: cgpu-test-no-изоляция
            изображение: cheyang / gpu-player: v2
            Ресурсы:
              пределы: # Запросить 3 ГиБ памяти графического процессора.
                aliyun.com/gpu-mem: 3  
    Примечание
    • nodeSelector: указывает метку, которая используется для выбора пула узлов cgpu-no -olated.
    • процессора.disable.isolation = true: метка, которая используется для планирования задания для узлов в cgpu-no -olated пул узлов.
    • aliyun.com/gpu-mem: указывает объем памяти графического процессора, запрошенный заданием.

Шаг 3. Проверьте результат

  1. Выполните следующую команду, чтобы запросить статус задания:
      kubectl get po  

    Ожидаемый результат:

      ИМЯ ГОТОВ СОСТОЯНИЕ ВОССТАНОВЛЕНИЕ ВОЗРАСТА
    cgpu-test-0 1/1 Бег 0 5 мин. 55 сек.
    cgpu-test-no -olated-0 1/1 Выполняется 0 6 мин. 42 сек.  
  2. Запустите команду nvidia-smi в pod cgpu-test-0 (требуется изоляция памяти), чтобы запросить количество GPU. память, которая может использоваться модулем:
      kubectl exec cgpu-test-0 nvidia-smi  

    Ожидаемый результат:

      Пн 2 ноября 11:33:10 2020
    + ------------------------------------------------- ---------------------------- +
    | NVIDIA-SMI 418.87.01 Версия драйвера: 418.87.01 Версия CUDA: 10.1 |
    | ------------------------------- + ----------------- ----- + ---------------------- +
    | Имя GPU Persistence-M | Bus-Id Disp.A | Неустойчивый Uncorr. ECC |
    | Fan Temp Perf Pwr: Использование / Крышка | Использование памяти | GPU-Util Compute M. |
    | =============================== + ================= ===== + ====================== |
    | 0 Tesla V100-SXM2 ... Вкл | 00000000: 00: 07.0 Выкл. | 0 |
    | НЕТ 34C P0 54W / 300W | 3039MiB / 3226MiB | 1% По умолчанию |
    + ------------------------------- + ----------------- ----- + ---------------------- +
    
    + ------------------------------------------------- ---------------------------- +
    | Процессы: Память GPU |
    | Тип PID графического процессора Имя процесса Использование |
    | ================================================= ============================ |
    + ------------------------------------------------- ---------------------------- +  

    Выходные данные показывают, что контейнеры могут использовать 3226 МБ памяти графического процессора.Общая Объем памяти графического процессора составляет 16 ГиБ. Это означает, что изоляция памяти графического процессора включена.

  3. Запустите команду nvidia-smi в pod cgpu-test-no -olated-0 (не требует изоляции памяти графического процессора), чтобы запросить объем памяти графического процессора, который может использоваться контейнерами в модуле:
      kubectl exec cgpu-test-no -olated-0 nvidia-smi  

    Ожидаемый результат:

      Пн, 2 ноября 11:39:59 2020 г.
    + ------------------------------------------------- ---------------------------- +
    | NVIDIA-SMI 418.87.01 Версия драйвера: 418.87.01 Версия CUDA: 10.1 |
    | ------------------------------- + ----------------- ----- + ---------------------- +
    | Имя GPU Persistence-M | Bus-Id Disp.A | Неустойчивый Uncorr. ECC |
    | Fan Temp Perf Pwr: Использование / Крышка | Использование памяти | GPU-Util Compute M. |
    | =============================== + ================= ===== + ====================== |
    | 0 Tesla V100-SXM2 ... Вкл | 00000000: 00: 07.0 Выкл. | 0 |
    | НЕТ 37C P0 56 Вт / 300 Вт | 1929MiB / 16130MiB | 1% По умолчанию |
    + ------------------------------- + ----------------- ----- + ---------------------- +
    
    + ------------------------------------------------- ---------------------------- +
    | Процессы: Память GPU |
    | Тип PID графического процессора Имя процесса Использование |
    | ================================================= ============================ |
    + ------------------------------------------------- ---------------------------- +  

    Выходные данные показывают, что контейнеры могут обнаружить 16 130 МБ памяти графического процессора.Общий объем памяти графического процессора составляет 16 ГиБ. Это означает, что изоляция памяти графического процессора отключена. В этом случае вы должны запросить следующие переменные среды, чтобы проверить сумму памяти графического процессора, которая может использоваться контейнерами в модуле. Выполните следующую команду чтобы проверить объем памяти графического процессора, который может использоваться контейнерами в модуле:

      kubectl exec cgpu-test-no -olated-0 env | grep ALIYUN  

    Ожидаемый результат:

      ALIYUN_COM_GPU_MEM_CONTAINER = 3 # Объем памяти графического процессора, который может использоваться контейнерами в модуле.В этом примере размер составляет 3 ГиБ.
    ALIYUN_COM_GPU_MEM_DEV = 15 # Общий объем памяти, предоставляемой графическим процессором.
    ...  
  4. После выполнения команды nvidia-smi сравните результаты, полученные из pod cgpu-test-no -olated-0 и pod cgpu-test-0.

    Результат pod cgpu-test-no -olated-0 показывает общий объем памяти графического процессора и результат pod cgpu-test-0 показывает только объем памяти графического процессора, запрошенный стручокЭто указывает на то, что вы можете использовать пулы узлов для управления cGPU для совместного использования графического процессора и изоляция памяти.

Эффективное управление пулами графических процессоров в конвейерах AI

Все больше компаний ежедневно используют искусственный интеллект, и работа с серверной архитектурой может выявить некоторые неожиданные проблемы.

Независимо от того, включает ли рабочая нагрузка машинного обучения обнаружение мошенничества, прогнозы, чат-ботов, компьютерное зрение или NLP, ему потребуется частый доступ к вычислительной мощности для обучения и тонкой настройки.

Графические процессоры

радикально меняют правила глубокого обучения. Если вам интересно, почему, вы можете узнать больше, прочитав в нашем блоге сообщение об архитектурах графических процессоров. Несколько лет назад такие производители, как NVIDIA, начали разрабатывать специальные линейки для облачных центров обработки данных. Возможно, вы знакомы с NVIDIA TITAN RTX для игр — и в наших центрах обработки данных мы используем графические процессоры NVIDIA A100, V100, Tesla и DGX для рабочих нагрузок корпоративного уровня.

Короче говоря, графические процессоры идеально подходят для задач, которые могут быть решены или улучшены с помощью ИИ, и требуют большой вычислительной мощности.
Они предлагают оптимальные вычисления и широко используются в глубоком обучении. Все больше компаний используют ИИ, и графические процессоры кажутся для них лучшим выбором.

Однако при работе с пулами графических процессоров внутренняя архитектура может быть очень сложной.

Итак, как мы можем использовать их, чтобы принести пользу компании с минимальными хлопотами и головной болью? Локально или в облаке?

Это хорошие вопросы, которые я хочу обсудить здесь, как с деловой, так и с технической точки зрения.

Работа с пулами графических процессоров… Борьба реальна.

Я уверен, что эта тема вызовет слезы на глазах и вызовет дрожь в голосе у тех, кому приходилось развертывать и управлять более чем 1 графическим процессором для команды ИИ данных. Да, это действительно сложно.

Я могу рассказать об этом в нашем блоге, потому что нашей команде специалистов по данным здесь, в OVHcloud, приходилось иметь дело с точно такими же досадными проблемами. К счастью, мы решили их все — следите за обновлениями!

Совместное использование графического процессора затруднено .Даже если один графический процессор лучше, чем ничего, в большинстве случаев этого будет недостаточно, и пул графических процессоров будет намного эффективнее. С технической точки зрения иметь дело с пулом графических процессоров — или, что еще хуже, позволить вашей команде использовать этот пул одновременно — очень сложно. Рынок действительно созрел для совместного использования ЦП (через гипервизоры), но по замыслу графический процессор должен быть подключен к виртуальной машине или контейнеру. Это означает, что довольно часто его нужно «зарезервировать» под конкретную рабочую нагрузку. Чтобы обойти эту проблему, вам необходимо обеспечить горизонтальное масштабирование с оркестровкой, чтобы вы могли динамически назначать графические процессоры для заданий с течением времени.Всякий раз, когда вы говорите себе: « Я хочу запустить эту задачу с 4 графическими процессорами в течение 2 дней », вы должны просто иметь возможность спросить, и серверная часть должна творить чудеса для вас.

Установка и поддержка архитектуры отнимают много времени. Итак, вы развернули серверы с графическим процессором, обновили и обновили свои дистрибутивы Linux, установили основные пакеты AI, драйверы CUDA и теперь хотите перейти к чему-то другому. Но подождите — вышла новая версия TensorFlow, и у вас также есть исправление безопасности, которое нужно применить.То, что вы изначально считали одной задачей, теперь отнимает у вас 4-5 часов в неделю.

Диагностика достаточно сложная . Если по какой-то причине что-то не работает должным образом — удачи. Вы едва знаете, кто чем занимается, и вы не сможете отслеживать задания или использование, если сами не подключитесь к платформе и не настроите инструменты мониторинга. Не забудьте взять с собой комплект для снорклинга, потому что вам нужно будет нырнуть глубоко.

Узкие места почти неизбежны .Представьте себе настройку пула графических процессоров на основе ваших текущих рабочих нагрузок проекта AI. На самом деле ваша инфраструктура не предназначена для автоматического масштабирования, и как только рабочие нагрузки ИИ увеличиваются, ваши задания должны быть запланированы, а парк графических процессоров постоянно обновляется. Бэклог начинает накапливаться, и в результате создается узкое место.

Предоставление группам инструментов для совместной работы над кодом является обязательным. Обычно вашей команде необходимо поделиться своими экспериментами с данными — и пока лучший способ сделать это — использовать JupyterLab Notebooks (мы их любим) или VSCode. Но вы должны иметь в виду, что это дополнительное программное обеспечение, которое нужно настраивать и поддерживать.

Защита доступа к данным имеет важное значение. Требуемые данные должны быть легко доступны, а конфиденциальные данные должны быть защищены гарантиями безопасности.

Сложно контролировать расходы. Еще хуже, по той или иной причине (кто сказал, что праздники?) Вам может потребоваться остановить почти все ваши серверы GPU на неделю или две, но для этого вам нужно будет дождаться завершения любых текущих заданий.

Без шуток, хотя мы можем быть увлечены технологиями и оборудованием, у нас есть другие дела. Инженеры по обработке данных не могут полностью реализовать свой потенциал и талант в задачах, связанных с техническим обслуживанием или выставлением счетов.

Kubeflow спешит на помощь?

Kubernetes 1.0 был запущен 5 лет назад. Независимо от вашего мнения, за пять лет они стали де-факто стандартом оркестровки контейнеров в корпоративных средах.

Специалисты по обработке данных используют контейнеры для обеспечения мобильности, гибкости и общности, но Kubernetes был создан для оркестровки сервисов, а не для экспериментов с данными.

Kubernetes сам по себе не предназначен для работы с данными. Он представляет собой слишком большую сложность с единственным преимуществом решения проблемы оркестровки.

Нам нужно что-то, что улучшит не только оркестровку, но также внесение кода, тестирование и развертывание.

К счастью, Kubeflow появился 2 года назад и в то время был открыт Google. Его главное обещание — упростить сложные рабочие процессы машинного обучения, например, обработка данных => маркировка данных => обучение => обслуживание , и дополнить это записными книжками.

Мне очень нравятся обещания и то, как они упрощают конвейеры машинного обучения. Kubeflow можно запускать на кластерах K8s локально или в облаке, а также можно настроить на одной виртуальной машине или даже на рабочей станции (Linux / Mac / Windows).

Студенты могут легко получить собственную среду машинного обучения. Однако для наиболее продвинутого использования рабочая станция или отдельная виртуальная машина может быть исключена, и вам понадобится кластер K8s с установленным поверх него Kubeflow. У вас будет приятный пользовательский интерфейс для запуска записных книжек и создания конвейеров машинного обучения (обработка / обучение / логический вывод), , но по-прежнему отсутствует поддержка графического процессора по умолчанию .

Центральная панель управления / изображение — свойство Kubeflow.org XGBoost pipeline / Image свойство Kubeflow.org

Поддержка вашего графического процессора будет зависеть от ваших настроек. Он может отличаться, если вы размещаете его на GCP, AWS, Azure, OVHcloud, локально, на MicroK8s или на чем-то еще.

Например, в AWS EKS вам необходимо объявить пулы графических процессоров в манифесте Kubeflow:

  # Официальный документ: https://www.kubeflow.org/docs/aws/customizing-aws/

# NodeGroup содержит все атрибуты конфигурации, относящиеся к группе узлов
# В вашем кластере может быть несколько групп узлов.nodeGroups:
  - название: экс-гпу
    instanceType: p2.xlarge
    AvailabilityZones: ["us-west-2b"]
    желаемая емкость: 2
    minSize: 0
    maxSize: 2
    volumeSize: 30
    ssh:
      разрешить: правда
      publicKeyPath: '~ / .ssh / id_rsa.pub'  

На GCP GKE вам нужно будет запустить эту команду для экспорта пула графических процессоров:

  # Официальный документ: https://www.kubeflow.org/docs/gke/customizing-gke/#common-customizations
 
export GPU_POOL_NAME = <имя нового пула GPU>
 
Пулы узлов контейнеров gcloud создают $ {GPU_POOL_NAME} \
--accelerator type = nvidia-tesla-k80, count = 1 \
--zone us-central1-a --cluster $ {KF_NAME} \
--num-nodes = 1 --machine-type = n1-standard-4 --min-nodes = 0 --max-nodes = 5 --enable-autoscaling  

Затем вам нужно будет установить драйверы NVIDIA на все узлы графического процессора.NVIDIA поддерживает деамонет , что позволяет легко их установить:

  # Официальный документ: https://www.kubeflow.org/docs/gke/customizing-gke/#common-customizations
 
kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/GoogleCloudPlatform/container-engine-accelerators/master/nvidia-driver-installer/cos/daemonset-preloaded.yaml  

Как только вы это сделаете, вы сможете создавать пулы графических процессоров (не забудьте предварительно проверить свои квоты — с базовой учетной записью вы ограничены по умолчанию, и вам нужно будет связаться с их службой поддержки).

Хорошо, но становится ли отсюда легче?

Как мы говорим во Франции, особенно в Нормандии, да, но нет.

Да, Kubeflow действительно решает некоторые из проблем, о которых мы упоминали, но некоторые из самых больших проблем еще впереди, и они займут большую часть вашей повседневной жизни. Многие ручные операции по-прежнему потребуют от вас копаться в конкретной документации K8s или руководствах, опубликованных поставщиками облачных услуг.

Ниже приводится сводка Kubeflow и проблем с пулом графических процессоров .

Проблемы Статус
Пул графических процессоров с возможностью совместного использования ДА , но потребуется ручная настройка (декларация в манифесте, установка драйвера и т. Д.).
Инструменты для совместной работы ДА определенно. Ноутбуки предоставляются через Kubeflow.
Обслуживание инфраструктуры Однозначно НЕТ .
Теперь у вас есть кластер Kubeflow, который нужно обслуживать и эксплуатировать.
Диагностика инфраструктуры ДА, НО НЕТ . Панель активности и инструменты отчетности на основе SpartaKus, журналов и т. Д.
Но предоставлены инженерам данных, а не самим специалистам по данным. Они могут вернуться к вам.
Гибкость / гибкость инфраструктуры TRICKY . Это будет зависеть от реализации вашего хостинга. Если это локально, определенно нет.Вам нужно будет купить аппаратные компоненты (NVIDIA V100 стоит около 10 тысяч долларов без шасси, потребления электроэнергии и т. Д.)
Некоторые облачные провайдеры могут предоставить «автоматическое масштабирование пулов графических процессоров» от 0 до n, что приятно.
Защищенный доступ к данным TRICKY . Это будет зависеть от того, как вы размещаете свои данные, и от используемой технологии. Это не готовое решение.
Контроль затрат TRICKY. Опять же, это будет зависеть от реализации вашего хостинга.Это непросто, ведь нужно позаботиться об инфраструктуре. Также могут появиться некоторые скрытые затраты (сетевой трафик, мониторинг и т. Д.).
Kubeflow vs Challenges

Забудьте об инфраструктуре, добро пожаловать на платформы GPU, созданные для AI

Теперь на рынке можно найти различные решения сторонних производителей, которые идут еще дальше. Что, если бы вы просто сосредоточились на своем машинном обучении или коде глубокого обучения, вместо того, чтобы заниматься архитектурой и кластером Kubernetes?

Существуют хорошо известные решения, такие как Paperspace Gradient или более мелкие, например Run: AI , и мы рады предложить на рынке еще один вариант: AI Training .Мы используем этот пост как возможность саморекламы (в конце концов, это наш блог), но для конкурентов логика остается той же.

Какие концепции лежат в основе этого?

Нет инфраструктуры для управления

Нет необходимости настраивать кластер K8s или кластер Kubeflow и управлять им.

Вам не нужно объявлять пулы графических процессоров в манифесте.

Вам не нужно устанавливать драйверы NVIDIA на узлы.

С платформами GPU, такими как OVHcloud AI Training, обучение нейронной сети очень просто:

   # Загрузить данные прямо в хранилище объектов 
  ovhai   загрузка данных myBucket @ GRA train.молния 

  # Запуск задания с 4 графическими процессорами в среде Pytorch, с напрямую связанной с ним корзиной Object Storage 
  ovhai   выполнение задания \ 
   - ГПУ 4 \ 
  --volume myBucket @ GRA: / data: RW \ 
  ovhcom / ai-training-pytorch: 1.6.0   

Эта строка кода предоставит вам блокнот JupyterLab, напрямую подключенный к пулу из 4 графических процессоров NVIDIA с установленной средой Pytorch. Это все, что вам нужно сделать, и весь процесс занимает около 15 секунд.

Параллельные вычисления — большое преимущество

Одним из наиболее значительных преимуществ является то, что, поскольку инфраструктура находится за пределами вашего предприятия, вы можете рассчитывать на то, что провайдер масштабирует ее.

Таким образом, вы можете выполнять несколько десятков заданий одновременно. Классический вариант использования — тонкая настройка всех ваших моделей один раз в неделю или один раз в месяц с помощью 1 строки сценария bash:

   # Запуск основного цикла 
  для модели   в   my_models_listing 
  до 

  # Запуск задания с 4 графическими процессорами в среде Pytorch, с напрямую связанной с ним корзиной Object Storage 
  echo   "начало обучения модели $" 
  ovhai job run \ 
  - ГПУ 3 \ 
  --volume myBucket @ GRA: / data: RW \ 
  my_docker_repository / $ модель 

  сделано   

Если у вас 10 моделей, он запустит 10×3 GPU за несколько секунд и остановит их, как только задание будет завершено, от последовательной к параллельной работе.

Совместная работа из коробки

Все эти платформы изначально включают ноутбуки, напрямую подключенные к источнику питания графического процессора. С OVHcloud AI Training мы также предоставляем предустановленные среды для TensorFlow, Hugging Face, Pytorch, MXnet, Fast.AI — и других, которые скоро будут добавлены в этот список.

Блокнот JupyterLab
Легкий доступ к набору данных

Я не тестировал все платформы GPU, представленные на рынке, но обычно они предоставляют несколько полезных способов доступа к данным.Мы стремимся предоставить оптимальную рабочую среду для команд по обработке и анализу данных, поэтому мы также предлагаем им простой способ доступа к своим данным — позволяя им прикреплять контейнеры для хранения объектов во время запуска задания.

OVHcloud AI Training: прикрепление контейнеров объектного хранилища к записным книжкам
Контроль затрат для пользователей

Сторонние платформы GPU довольно часто предоставляют четкую цену. Это относится к Paperspace, но не к Run: AI (я не смог найти их прайс-лист). То же самое и с OVHcloud AI Training.

  • Мощность графического процессора : вы платите 1,58 фунта стерлингов в час / NVIDIA V100s GPU
  • Storage : стандартная цена объектного хранилища OVHcloud (совместимого с протоколом AWS S3)
  • Ноутбуки : включены
  • Инструменты наблюдения : Журналы и метрики включены
  • Подписка : Нет, это оплата по факту, поминутно

И вот, теперь расчет стоимости и бюджета стал простой. Попробуй сам!

Миссия завершена?

Ниже приводится краткое изложение основных проблем, которые необходимо решить при совместном использовании пула графических процессоров.Это большое да!

Проблемы Статус
Пул графических процессоров с возможностью совместного использования ДА определенно. Фактически, даже несколько пулов графических процессоров параллельно, если хотите.
Инструменты для совместной работы ДА определенно. Насколько я знаю, всегда есть записные книжки.
Обслуживание инфраструктуры ДА определенно.Инфраструктурой управляет провайдер. Вам нужно будет подключиться через SSH для отладки.
Диагностика инфраструктуры ДА. Логи и метрики предоставлены, по крайней мере, с нашей стороны.
Гибкость / гибкость инфраструктуры ДА определенно. Увеличивайте или уменьшайте масштаб одного или нескольких пулов графических процессоров, используйте их в течение 10 минут или полного месяца и т. Д.
Защищенный доступ к данным Зависит от выбранного вами решения, но обычно это ДА через упрощенный объект доступ к хранилищу.
Контроль затрат Зависит от выбранного вами решения, но обычно это ДА с пакетными ценами и нулевыми инвестициями (нулевые капитальные затраты).

Заключение

Если мы вернемся к основным проблемам, с которыми сталкивается компания, которой требуются общие пулы графических процессоров, мы можем без сомнения сказать, что Kubernetes является рыночным стандартом для оркестровки конвейеров AI .

Локальный кластер K8s с Kubeflow действительно интересен, если данные не могут быть обработаны в облаке (например,грамм. банковское дело, больницы, любые конфиденциальные данные) или если у вашей команды плоские (и низкоуровневые) требования к графическому процессору. Вы можете инвестировать в несколько графических процессоров и самостоятельно управлять парком с помощью программного обеспечения. Но если вам нужно больше мощности, очень скоро облако станет единственным жизнеспособным вариантом . Инвестиции в оборудование, устаревание оборудования, потребление электроэнергии и масштабирование доставят вам некоторую головную боль.

Тогда, в зависимости от ситуации, действительно может пригодиться Kubeflow в облаке .Он предоставляет мощные конвейерные функции, ноутбуки и позволяет пользователям управлять пулами виртуальных графических процессоров.

Но если вы хотите избежать инфраструктурных задач, контролировать свои расходы и сосредоточиться на добавленной стоимости и коде, вы можете рассматривать платформы GPU как свой первый выбор .

Однако магии не существует — и, не зная точно, чего вы хотите, даже лучшая платформа не сможет удовлетворить ваши потребности. Тем не менее, некоторые стартапы, не перечисленные здесь, могут предложить сочетание платформ и опыта, чтобы помочь вам в вашем проекте, инфраструктуре и сценариях использования.

Спасибо за чтение и не забывайте, что мы также предлагаем масштабный вывод с помощью ML Serving. Это следующий логический шаг после тренировки.

Хотите узнать больше?

Менеджер по продукту для баз данных / большие данные / AI
Twitter: https://twitter.com/bastienovh

Установка

Zcash GPU | Slush Pool

Следуйте инструкциям в соответствии с типом вашего оборудования.

Установка Zcash: Claymore (AMD)

1. Загрузите: Mega

2. Запустите майнер с помощью следующей команды и замените userName.workerName своими учетными данными.

Без SSL URL:

 ZecMiner64.exe -zpool zec.slushpool.com:4444 -zwal userName.workerName -zpsw x -allpools 1 

SSL URL:

 ZecMiner64.exe -zpool stratum + ssl: // zec .slushpool.com: 4443 -zwal userName.workerName -zpsw x -allpools 1 

3. При необходимости загрузите и используйте наш самозаверяющий сертификат.

Советы по настройке аварийного переключения, поиску и устранению неисправностей, часто задаваемые вопросы и многое другое можно найти по адресу: https://bitcointalk.org/index.php?topic=1670733.0.

Установка Zcash: Bminer (Nvidia)

1. Загрузите: Bminer.me

2. Вставьте следующие учетные данные в файл mine.bat (Windows) или mine.sh (Linux):

 bminer -uri stratum: // [email protected]: 4444 

3. Чтобы запустить майнер, откройте командную строку и запустите mine.bat или mine.sh.

Настройка Zcash: Фунакоши (Nvidia)

1.Скачать: GitHub.

2. Запустите майнер с помощью следующей команды (без .exe в Linux) и замените userName.workerName своими учетными данными:

Установка Zcash: ethOS (Nvidia, AMD)

1. Купите ethOS.

2. Откройте файл конфигурации: /home/ethos/local.conf

Для майнеров Nvidia введите следующие учетные данные в этот файл:

 globalminer dstm-zcash
proxypool1 zec.slushpool.com:4444
proxywallet userName.workerName 

Для майнеров AMD вставьте в этот файл следующие учетные данные:

 globalminer Claymore-zcash
proxypool1 zec.slushpool.com:4444
proxywallet userName.workerName 

3. Сохраните и перезапустите майнер.

Дополнительная информация и советы по адресу: http://ethosdistro.com/kb/#zcash

Установка Zcash: Nheqminer (Nvidia)

1. Загрузите: / nicehash / nheqminer или / etherchain-org / nheqminer

Запустите майнер с помощью следующей команды и замените userName.workerName своими учетными данными:

 nheqminer.exe -l zec.slushpool.com:4444 -u userName.workerName 

Пример:

Как майнить на вашем процессоре с worker1 на сервере в США:

 nheqminer -l us-east.zec.slushpool.com:4444 -u userName.worker1 

Пример:

Майнинг на вашем CPU с worker1 на сервере EU, используя 6 потоков CPU:

 nheqminer -l eu.zec.slushpool.com:4444 -u userName .worker1 -t 6 
Пример:

Майнинг на вашем ЦП и графических процессорах CUDA, worker1 на сервере EU, с использованием 6 потоков ЦП и 2 графических процессоров CUDA:

 nheqminer -l eu.zec.slushpool.com:4444 -u userName.worker1 -t 6 -cd 0 1 

Дополнительная информация:

Startups обеспечивают ИТ-контроль над пулом графических процессоров, чтобы получить максимальную отдачу от пула графических процессоров.

Среди самых больших недостатков компонентов, от которых страдают все, — графические процессоры Nvidia и AMD.Графические процессоры используются в сельском хозяйстве биткойнов, и крупные фермы по всему миру съедают все карты графических процессоров, что делает практически невозможным или дорогостоящим получение графического процессора.

В результате клиентам нужно выжать последний цикл из работающего графического процессора. Израильская компания под названием Execution: AI утверждает, что исправлена ​​с помощью двух технологий, которые объединяют ресурсы графического процессора и максимизируют их использование.

Эта технология называется выделением ресурсов тонкого графического процессора и обменом заданиями. Это не самое креативное название, но оно описывает то, что они работают вместе, чтобы автоматизировать выделение и использование графического процессора.

Специалисты по обработке данных и другие исследователи искусственного интеллекта часто получают выделение графического процессора. Графический процессор зарезервирован для запуска процессов отдельными лицами и не может быть запущен другими пользователями. Так работают высокопроизводительные вычисления (HPC) и суперкомпьютеры, а правильное распределение процессоров похоже на черное искусство для администраторов.

При выделении тонких графических процессоров и обмене заданиями, когда работающая рабочая нагрузка не использует назначенный графический процессор, эти ресурсы объединяются в пул и могут быть автоматически подготовлены для использования другой рабочей нагрузкой.увеличивать. Запуск: Согласно заявлению AI, это похоже на тонкое предоставление, которое VMware впервые представила для сетей хранения данных, выделяя доступное дисковое пространство для хранения, но не выделяя его до тех пор, пока не потребуется.

При выделении тонких графических процессоров создаются графические процессоры с избыточным выделением ресурсов, а при обмене заданиями используются предустановленные приоритеты для перераспределения неиспользуемой емкости графического процессора. Запуск: Согласно AI, две технологии максимально увеличивают общее использование графического процессора.

Специалисты по обработке данных, которые не всегда обладают техническими знаниями, не должны заниматься планированием или предоставлением ресурсов.В то же время компания заявляет, что ИТ-специалисты могут контролировать использование графического процессора в сети.

Run: технический директор и соучредитель AI доктор Ронен Дар сказал в заявлении: «Исследователи не смогут« обнимать »GPU, а другие не смогут его использовать». «Они просто запускают задания, а Run: управление квотами AI, выделение тонких графических процессоров и возможности обмена заданиями легко и эффективно распределяют ресурсы без вмешательства пользователя».

Подготовка тонких графических процессоров и замена заданий в настоящее время тестируются в Run: AI Customer Lab.Они будут общедоступны в четвертом квартале 2021 года.

Run: AI была основана в 2018 году и профинансировала 43 миллиона долларов.

Присоединяйтесь к сообществу Network World над Facebook, когда LinkedIn Комментируйте темы, которые приходят в голову.

Авторские права © IDG Communications, Inc., 2021

https://www.networkworld.com/article/3638063/startup-gives-it-control-of-gpu-pools-to-maximize-their-use.html#tk .rss_news Стартапы обеспечивают ИТ-контроль над пулом графических процессоров, чтобы получить максимальную отдачу от пула графических процессоров

Майнинг пула графических процессоров — nVidia (Skein) — Руководства DigiByte

Нетрудно начать майнить DigiByte на домашнем ПК, если у вас есть карта nVidia.

Самыми эффективными из них являются nVidia 1060, 1070 и 1080. 1050Ti недостаточно грубоват, чтобы компенсировать потребляемую мощность. 980 также может принести небольшую прибыль, но они потребляют много энергии для своего хешрейта. Вам нужно будет самостоятельно изучить математику, используемую для определения прибыльности.

Шаг 1)
Чтобы начать работу, перейдите в The Blocks Factory и создайте учетную запись. Мы собираемся майнить Skein, поэтому будем использовать их пул Skein.
Нажмите «Зарегистрируйтесь в топе

»

Шаг 2)
Введите свои данные, чтобы зарегистрироваться.
— Электронная почта является необязательной, но рекомендуется, однако вы ОБЯЗАТЕЛЬНО ДОЛЖНЫ запомнить выбранный вами PIN-код.Это используется для изменения ваших настроек на веб-сайте позже и требуется для вывода вашего DigiByte.
— После регистрации вам будет предложено снова войти в систему в левом столбце, указав свое имя пользователя и пароль учетной записи.

ПРИМЕЧАНИЕ: Когда вы майните как часть этого пула (или любого другого пула, если на то пошло), TheBlocksFactory будет отслеживать, сколько DigiByte вы заработали, исходя из вашего вклада в мощность хэширования, но их не следует использовать. как долгосрочный кошелек.
По этой причине, прежде чем мы продолжим, мы собираемся ввести ваш адрес DigiByte в настройки вашей учетной записи, чтобы они отправили DigiByte на.

Шаг 3)
Добавьте свой адрес в настройки своей учетной записи
— Нажмите Моя учетная запись -> Детали учетной записи
— Введите платежный адрес из своего кошелька DigiByte (в DigiByte Core перейдите в Файл -> Адреса получения, выберите свой адрес и скопируйте его)
Установите автоматический вывод денег, скажем, на 200DGB (в зависимости от того, какой хешрейт вы используете), и введите свой PIN-код, чтобы подтвердить, что вы вносите эти изменения, а затем нажмите «Обновить настройки».

Шаг 4)
Добавьте работника, перейдя в «Моя учетная запись» -> «Мои работники».
— Теперь перейдите на страницу «Рабочие» и добавьте работника.Рабочий — это «ПК», который может содержать одну или несколько видеокарт (или USB-устройств и т. Д.), Поэтому, поскольку это ваш первый рабочий, давайте назовем его просто «miner1».
— Дайте ему пароль и сделайте его отличным от пароля вашей учетной записи. Это может быть даже просто «WorkerPassword».
— Затем нажмите кнопку, чтобы спасти своего рабочего.

Шаг 5)
Загрузите ccminer
— это программа-майнер для карт nVidia (пользователи AMD преимущественно используют cgminer).
— Вы можете скачать его здесь с Github.
— После загрузки распакуйте папку на рабочий стол.

Шаг 6)
Теперь мы настраиваем ccminer
— Если есть ccminer.conf, удалите его
— Сделайте копию одного из файлов «RUN-XYZ», назовем его «Run-DigiByte». Затем вы можете удалить остальные.
— Щелкните правой кнопкой мыши файл Run-DigiByte и выберите «Редактировать».
— Отредактируйте первую строку так, чтобы она выглядела следующим образом: « ccminer-x64.exe -a skein -o stratum + tcp: //stratum.dgb. theblocksfactory.com:9002 -u digibyteguide.miner1 -p WorkerPassword »
— Замена« digibyteguide »на имя вашей учетной записи
— Сохраните файл

Шаг 7)
Запустите файл «Run-DigiByte», который вы только что отредактировали, и вы должны увидеть новое окно, открывающееся с майнером.
Если вы этого не сделаете, перейдите на www.nvidia.com и обновите драйверы

Шаг 8)
Убедитесь, что ваш майнер подключен к вашей учетной записи на TheBlocksFactory
— Вернитесь на https: // dgb-skein.theblocksfactory.com, а затем выберите Моя учетная запись -> Мои сотрудники
— убедитесь, что ваше имя пользователя не является красным / оранжевым. Если это так, это указывает на проблему.
— Убедитесь, что «Действительный хешрейт» что-то там есть. Это приблизительное среднее значение за последние 15 минут, поэтому не ожидайте, что оно будет напрямую соответствовать тому, что вы видите в ccminer

.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.