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

23.06.2021 alexxlab 0 Comment

Содержание

В ЧГПУ им. И. Я. Яковлева заработает программа профессиональной переподготовки руководителей спортивных учреждений

1 декабря министр физической культуры и спорта Чувашской Республики Василий Петров провёл рабочую встречу с ректором Чувашского государственного педагогического университета им. И.Я.Яковлева Владимиром Ивановым.

Встреча проходила в учебном корпусе факультета физической культуры, на базе которого в настоящее время проходят курсы повышения квалификации по плаванию для учителей физической культуры, тренеров и инструкторов детско-юношеских спортивных школ муниципалитетов республики. Обучение проходит в рамках реализации Указа Главы Чувашии «О дополнительных мерах по укреплению здоровья и содействию физическому развитию детей».

Министр Василий Петров в сопровождении ректора Владимира Иванова и декана факультета физической культуры Нелли Игошиной ознакомился со спортивной инфраструктурой вуза, посетил плавательный бассейн, где пообщался со слушателями курсов повышения квалификации.

Декан факультета физической культуры Нелли Игошина рассказала, что данная программа повышения квалификации была разработана по заказу Минспорта Чувашии и запущена в сентябре этого года. Программа двухнедельных курсов содержит как теоретические, так и практические занятия, которые проводят опытные педагоги. Сейчас слушатели проходят обучение на третьем потоке.

После общения со специалистами из городов и районов министр поблагодарил руководство вуза за прекрасно организованные и проведенные курсы повышения квалификации.

«Сегодня я лично убедился в качественной подготовке будущих инструкторов программы. Каждый из них добросовестно осваивает всю информацию и обучается необходимым умениям. Перед ними поставлена амбициозная задача – ежегодно им предстоит обучать плаванию порядка 14 тысяч младших школьников. А это большая ответственность», — подчеркнул В.Петров.

Ещё одной важной темой разговора в ходе рабочего визита министра в ЧГПУ им.И.Я.Яковлева стала совместная работа по введению дополнительной программы профессиональной переподготовки для руководящего звена физкультурно-спортивных организаций. Данный вопрос на днях был рассмотрен на заседании Общественного совета при Минспорте Чувашии. Идею тут же поддержало руководство вуза.

Декан факультета физической культуры Нелли Игошина рассказала, что после предложения министра работа по созданию такой программы уже началась. Рабочее название программы «Руководитель физкультурно-спортивной организации». Главной ее целью станет повышение у руководителей спортивных объектов профессиональных компетенций, формирование современных знаний, овладение новыми технологиями управления, необходимыми для выполнения профессиональной деятельности. В ближайшее время программа будет прорабатываться на уровне министерства, а в середине декабря на ученом совете вуза будет решаться вопрос о ее утверждении и дальнейшей реализации.

Оказание услуг по комплексной уборке помещений и прилегающей территории, обслуживанию посетителей в гардеробах ЧГПУ им. И. Я. Яковлева в 2018 году: учебный корпус № 3, №6, бассейн ФОК по адресу: ул. Пирогова д. 25, общежитие № 5 по адресу: ул. Кривова д.21.

Размещение завершено

Участники и результаты

Оказание услуг по комплексной уборке помещений и прилегающейтерритории, обслуживанию посетителей в гардеробах ЧГПУ им.И. Я. Яковлева в 2018 году: учебный корпус № 3, №6, бассейн ФОК по адресу: ул.Пирогова д. 25, общежитие № 5 по адресу: ул. Кривова д.21

Федеральное государственное бюджетное Образовательное учреждение Высшего Образования «Чувашский Государственный Педагогический Университет Им. И.Я. Яковлева»

ИНН 2128017587 КПП 213001001

Место поставки: учебный корпус № 3, №6, бассейн ФОК по адресу: ул. Пирогова д. 25, общежитие № 5 по адресу: ул. Кривова д.21.

Требования к участникам

Требование к отсутствию участников закупки в реестре недобросовестных поставщиков

Участник	Цена, ₽	Первые части заявок
Победитель ООО «Корал Клин»	░ ░░░ ░░░░░░ 	░░░░░
░░░ ░░░░░░░░░░░░	░ ░░░ ░░░░░░ 	░░░░░
░░░ ░░░░░░░░░░░	░ ░░░ ░░░░░░ 	░░░░░
░░░ ░░░░░░	░ ░░░ ░░░░░░ 	░░░░░
░░ ░░░ ░░░░░ ░░░░░░░░░░░	░ ░░░ ░░░░░░ 	░░░░░
░░ ░░░░░░░░ ░░░░░░ ░░░░░░░░░░░	░ ░░░ ░░░░░░ 	░░░░░
░░░ ░░░░░░░░░░	░ ░░░ ░░░░░░ 	░░░░░
░░ ░░░░░░ ░░░░░░ ░░░░░░░░░	░ ░░░ ░░░░░░ 	░░░░░
░░░ ░░░░░░░░░░░░░░	░ ░░░ ░░░░░░ 	░░░░░
░░░ ░░░░░░░░░░░░	░ ░░░ ░░░░░░ 	░░░░░
░░ ░░░░░░ ░░░░░░ ░░░░░░░░░░	░ ░░░ ░░░░░░ 	░░░░░
░░░ ░░░░░░░░░░░	░ ░░░ ░░░░░░ 	░░░░░
░░ ░░░░░░░░ ░░░░░░░░ ░░░░░░░░░░	░ ░░░ ░░░░░░ 	░░░░░

Доступная среда. ФГБОУ ВО ЧГПУ

В Чеченском государственном педагогическом университете внедрена единая электронная образовательная среда управления учебным заведением, реализованная на основе анализа основных процессов организации управления образовательным учреждением и современных принципов организации информационных и программных систем.

Электронная образовательная среда университета реализована в виде SAAS-сервиса. Доступ пользователей к системе осуществляется из любой точки, в которой есть подключение к сети Интернет. Количество одновременно работающих пользователей не ограничивается, что дает возможность сотруднику, получившему от администратора системы права доступа, в любой момент времени войти в систему и, либо внести необходимые данные, либо их получить. Установка специального программного обеспечения на персональный компьютер пользователя также не требуется.

IPRBooks (http://www.iprbookshop.ru)

Электронно-библиотечная система IPRbooks — ведущий поставщик цифрового контента для образовательных учреждений и публичных библиотек. Ресурс активно используется в научной среде — в высших и средних специальных учебных заведениях, публичных библиотеках, государственных и частных структурах.

Чеченский государственный педагогическом университет предоставляет возможность получения высшего образования людям с ограниченными возможностями здоровья и инвалидностью по образовательным программам специалитета, бакалавриата, магистратуры, аспирантуры, ординатуры и программам дополнительного образования.

В университете предусмотрены все необходимые специальные условия проведения вступительных испытаний, процедур государственной итоговой аттестации для абитуриентов и студентов с учетом особенностей психофизического развития и индивидуальных возможностей. Мы стараемся выстроить учебный процесс с учетом особых потребностей наших студентов, расширяя спектр их возможностей.

Студенты с инвалидностью имеют право на получение социальной помощи в стенах вуза (материальная помощь, психологическая поддержка и пр.).

Все информационные системы и информационно-телекоммуникационные сети, доступ к которым организован в Чеченском государственном педагогическом университете, приспособлены для использования инвалидами и лицами с ограниченными возможностями здоровья.

Также полностью доступен для людей с ограниченными возможностями официальный сайт Чеченского государственного педагогического университета https://chspu.ru

На официальном сайте Чеченского государственного педагогического университета опубликованы данные о наличии условий для доступа инвалидов к информационным сетям и электронно-библиотечным системам.

В наличии электронно-образовательные ресурсы, которые «приспособлены для использования инвалидами и лицами с ограниченными возможностями здоровья», т.е. имеют версию сайта для слабовидящих, соответствующую ГОСТу 52872-2012 «Интернет ресурсы. Требования доступности для инвалидов по зрению», технологии и программы для невизуального доступа к информации и непосредственно учебный материал по профилям обучения вуза адаптированный для лиц с ОВЗ.

ЭБС IPRbooks — единственная система, которая имеет технологии в полном объеме соответствующие ГОСТу 52872-2012 «Интернет ресурсы. Требования доступности для инвалидов по зрению», а в частности имеет обязательную для ЭБС версию сайта для слабовидящих (об этом свидетельствует экспертное заключение Всероссийского общества слепых, полученное по результатам исследования специалистами отдела информационных технологий НУ ИПРПП ВОС «Реакомп» (документ расположен по ссылке http://www.iprbookshop.ru/assets/files/pdffiles/wv.pdf).

Это единственная компания в стране, которая разработала специальную автономную программу невизуального доступа к информации WV-Reader IPRbooks для мобильных устройств, которая позволяет работать со специальными книгами без визуального контакта. Издания, специально подготовленные для этого приложения соответствуют профилям обучения, на которых могут обучаться слабовидящие и незрячие студенты и соответствуют ФГОС ВО (данная программа также одобрена экспертами Всероссийского общества слепых, ссылка на заключение: http://www.iprbookshop.ru/assets/files/Reader.pdf ).

ЭБС IPRbooks полностью соответствует новому ГОСТ Р 57723-2017 «Информационно-коммуникационные технологии в образовании. Системы электронно-библиотечные Общие положения»,содержит все необходимые технологии для создания необходимой единой образовательной среды учебного заведения, только лицензионный контент и электронные издания, соответствующие ГОСТ Р 7.0.83-2013 «СИБИД. Электронные издания. Основные виды и выходные сведения».

ЭБС «Лань» — сервисы для инклюзивного образования

ЭБС «Лань» предлагает технологическое решение, позволяющее незрячим студентам эффективно работать с книгами, размещенными в ЭБС. Мобильное приложение ЭБС «Лань» — инновационный продукт, в работу которого интегрирован синтезатор речи. Для всех подписчиков ЭБС «Лань» использование синтезатора речи в мобильном приложении бесплатно. В ЭБС «Лань» размещены тысячи книг, адаптированных для корректного прослушивания с помощью синтезатора речи.

Общее описание

Мобильное приложение ЭБС «Лань» представляет собой нативное приложение для операционных систем «iOS» и «Android», предназначенное для чтения книг и документов, размещенных в ЭБС «Лань». Мобильное приложение ЭБС «Лань» представляет собой нативное приложение для операционных систем «iOS» и «Android», предназначенное для чтения книг и документов, размещенных в ЭБС «Лань».

Общие функции приложения

Авторизация и регистрация в ЭБС «Лань».
Навигация по каталогу книг и журналов с фильтрами и сортировкой.
Полнотекстовый поиск по каталогу книг и журналов.
Чтение документов в формате PDF и ePUB в режиме оффлайн.
Навигация и поиск по тексту документа.
Книжная полка с загруженными книгами.
Специальные функции для незрячих пользователей.

Специальные функции для незрячих пользователей, общее описание

Приложение адаптировано для незрячих пользователей, что подразумевает специальную подготовку всех элементов приложения для комфортной работы в режиме для незрячих. Специальный режим «Синтезатор» позволяет работать с подготовленными файлами в интерактивной форме – быстро переключаться между предложениями, абзацами и главами, менять скорость воспроизведения текста синтезатором речи, а так же максимально удобно работать с таблицами в интерактивном режиме.

Функционал:

— в меню выделен специальный раздел «Невизуальное чтение»;

— навигация по каталогу ЭБС;

— навигация по тексту книги: переход по предложениям, абзацам или главам книги;

— регулирование скорости воспроизведения речи;

— возможность работы с книгами в режиме оффлайн;

— работа с табличной информацией в максимально удобной форме;

— возможность устанавливать голос для синтезатора, отличный от системного.

Бассейн ЧГПУ — Чувашия —

Как обычно, с нового года — новая жизнь, поэтому я уже два раза была в бассейне. Интернет подсказал, что самый новый и приличный в Чебоксарах — бассейн ЧГПУ, поэтому туда.

Бассейн построен «по инициативе и при поддержке» одной небезызвестной партии, о чем сообщает нескромных размеров табличка на входе. Далее вообще весело. Бассейн ЧГПУ как уменьшенная модель России состоит из запретов, раздутого штата неэффективных работников и прославления небезызвестной партии.

Запрещающие надписи начинаются прямо с входной двери. Они, конечно, шедевральны: «В состоянии алкогольного опьянения вход в бассейн запрещен», «Женщинам без плавательной шапочки вход в бассейн запрещен», «Перед бассейном необходимо принять душ с МЫЛОМ без КУПАЛЬНИКА», «Тапочки оставлять до белой линии»…

Далее — тетки. То, что мог делать один, максимум два человека, делает толпа теток. Сначала тетка в кассе вышивает крестиком в свободное от пробивания чеков время (вот прям натурально сидит с пяльцами), далее тетка в гардеробе, потом еще одна тетка берет чек и вместо чека выдает ключ, еще одна тетка ходит просто так вроде администратор, потом еще одна тетка в раздевалке следит тщательно ли принимают душ с мылом без купальника и наконец последняя тетка уже в самом бассейне берет ключ и вешает на крючок.

С ключами вообще интересно. Потому что совок — он в голове. Можно закупить партию ключей и силиконовых браслетиков, как везде, но совковые тетки организуют их в особую систему. Вот когда вам выдают в бассейне или спортзале силиконовый браслет и ключ, что вы делаете? Логично, что одеваете ключ на браслет, браслет на руку и вперед. Оказывается все не так просто — на ресепшн выдают ключ и браслет, потом в бассейне браслет забирают, а ключ вешают на гвоздик. Вопрос: для чего нужен такой круговорот браслетов??? И вообще я весь сеанс боялась забыть свой номер ключа….

Про прославление небезызвестной партии даже писать не буду. Кто девушку ужинает, тот ее и танцует.

Лучше про сам бассейн. Самый лучший бассейн из всех, где я когда-либо была! Он новый, светлый, чистый. Сама чаща из нержавеющего сплава, вода комфортной температуры и совсем не пахнет хлоркой!!! (Последние два года я ходила в бассейн в Стокгольме и там мне всегда было холодно и потом еще полдня отмывалась от хлорного запаха). Если идти днем — народу мало. Вечером, конечно, все стукаются попами в душе (но это опять же совковая система сеансов, когда 45 минут в раздевалке пусто и 15 — столпотворение).

И сразу в тему бассейнов вопрос — где в Чебоксарах бассейны для годовалых плавцов? В ЧГПУ занятия для детей в общем бассейне, но для таких малышей, наверно, лучше маленький бассейн.

И еще: самое крутое в бассейне в Стокгольме было, когда два раза в неделю, в среду и пятницу вечером в бассейне выключали свет (оставляли только маленькую подстветку) и включали музыку. Это называлось relax timme, то есть время для релаксации. Было очень круто плавать, совсем другие ощущения и действительно релакс. Вот бы здесь тоже так сделали, хотя бы раз в неделю!

Детский сад №201 г. Чебоксары ЧР

Добро пожаловать на страничку

инструктора по плаванию

МБДОУ «Детский сад № 201» г. Чебоксары

Плавание способствует оздоровлению, физическому развитию и закаливанию детей. Купание, плавание, игры и развлечения на воде — один из самых полезных видов физических упражнений, они способствуют оздоровлению детей, укрепляют их нервную систему. Поэтому чем раньше приучить ребенка к воде, научить его плавать, тем полнее скажется положительное воздействие плавания на развитии всего детского организма. В МБДОУ работает инструктор по обучению дошкольников плаванию, Одинцова Светлана Валерьевна.

Одинцова Светлана Валерьевна

Образование: ЧГПУ им. И. Я. Яковлева, квалификация учитель по специальности «Физическая культура и спорт», 1999 года.

Педагогический стаж: 25 года.

Общий стаж: 25 года.

Квалификационная категория: первая.

Курсы повышения квалификации: «Теория и методика преподавания физической культуры», 2012г.

Награждена Почётной грамотой управления образования администрации города Чебоксары, 2014г.

Наличие публикаций, отражающих методическую систему педагога: Обучение плаванию дошкольников. Актуальные проблемы физического воспитания и спортивной тренировки учащейся молодежи.- Сборник научных статей. – Ч.: ЧГПУ им. И. Я. Яковлева, 2014.

Сотовый телефон: 89083035886

Ссылка на мой сайт: http://nsportal.ru/odintsova-svetlana-valerevna

МОИ ДОСТИЖЕНИЯ

Существует несколько разных школ плавания, но, как правило, основа у всех одна.

Уроки плавания для детей проходят по следующему плану:

1) «Сухое плавание» или упражнения на суше;

2) Упражнения в воде по овладению техникой плавания;

3) Игры в воде;

4) Произвольное плавание.

Все упражнения выполняют в виде комплексов, которые включают в каждое занятие. Комплексы могут иметь направленность, зависящую от того, какой вид плавания изучают. Например «сухое» упражнение «Мельница» (выполнить круги прямыми руками сначала вперед, затем назад с постепенным ускорением) подготавливает маленьких пловцов к такому стилю плавания, как брасс и т.д. К числу упражнений для освоения с водой относят простейшие движения руками, ногами и передвижения по дну, погружения в воду, упражнения для дыхания, всплывания и лежания на воде, скольжения. И только после того, как дети будут уверенно выполнять такие упражнения по отдельности, приступают к выполнению движений в полной координации.

Организация ЧГПУ ИМ. И.Я. ЯКОВЛЕВА, ЧУВАШСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ПЕДАГОГИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ ИМ. И.Я. ЯКОВЛЕВА

Основание внесения оператора в реестр (номер приказа): 275

Адрес местонахождения оператора: 428000, Чувашская — Чувашия Респ., г. Чебоксары, ул. К.Маркса, д. 38

Дата начала обработки персональных данных: 26.09.2002

Субъекты РФ, на территории которых происходит обработка персональных данных: Чувашская Республика — Чувашия

Цель обработки персональных данных: Выполнение требований трудового законодательства Российской Федерации, выполнение требований законодательства Российской Федерации в сфере образования, выполнение требований законодательства Российской Федерации в сфере проведения ЕГЭ, оформление договорных отношений в соответствии с законодательством Российской Федерации, исполнение уставных задач ЧГПУ им. И.Я. Яковлева.

Описание мер, предусмотренных ст. 18.1 и 19 Закона: Оператором назначен ответственный за организацию обработки персональных данных, утверждена инструкция ответственного за организацию обработки персональных данных. Проведен аудит информационных систем персональных данных оператора на соответствие требованиям Федерального закона РФ от 27.07.2006 № 152-ФЗ, разработаны локальные акты по вопросам обработки персональных данных, а также локальные акты, устанавливающие процедуры, направленные на предотвращение и выявление нарушений законодательства Российской Федерации, устранение последствий таких нарушений. Оператором осуществляется внутренний контроль за соответствием обработки персональных данных Федеральному закону «О персональных данных» и принятым в соответствии с ним нормативным правовым актам, требованиям к защите персональных данных, политике оператора в отношении обработки персональных данных, локальным актам оператора. План внутренних проверок режима защиты персональных данных утвержден локальным актом оператора. Сотрудники оператора, непосредственно осуществляющие обработку персональных данных, ознакомлены с положениями законодательства Российской Федерации о персональных данных, в том числе требованиями к защите персональных данных, документами, определяющими политику оператора в отношении обработки персональных данных, локальными актами по вопросам обработки персональных данных (под роспись), и (или) обучение указанных сотрудников. С сотрудников оператора, непосредственно осуществляющих обработку персональных данных, берется обязательство о соблюдении конфиденциальности персональных данных. Сотрудники оператора, осуществляющие обработку персональных данных без использования средств автоматизации, проинформированы о факте обработки ими персональных данных, обработка которых осуществляется без использования средств автоматизации, категориях обрабатываемых персональных данных, и подписали уведомление о факте обработки персональных данных без использования средств автоматизации. Оператором издан и опубликован на сайте документ, определяющий политику оператора в отношении обработки персональных данных. При ведении журнала, содержащего персональные данные, необходимые для однократного пропуска на территорию оператора, соблюдаются условия, предусмотренные постановлением Правительства РФ от 15.09.2008 № 687. Обработка персональных данных, осуществляемая без использования средств автоматизации, осуществляется таким образом, что в отношении каждой категории персональных данных определены места хранения персональных данных (материальных носителей) и установлен перечень лиц, осуществляющих обработку персональных данных либо имеющих к ним доступ. Осуществляется учет машинных носителей ПДн. Установлены правила доступа к ПДн, обрабатываемым в ИСПДн. Определен уровень защищённости персональных данных при их обработке в ИСПДн в соответствии с требованиями к защите персональных данных при их обработке в информационных системах персональных данных, утвержденными Постановлением Правительства РФ от 01.11.2012 № 1119. Осуществляется контроль за принимаемыми мерами по обеспечению безопасности персональных данных и уровня защищённости информационных систем персональных данных. Определены угрозы безопасности ПДн в конкретных условиях функционирования ИСПДн, разработаны Модели угроз безопасности ПДн при их обработке в ИСПДн оператора. Оператором назначен ответственный пользователь криптосредств, определены пользователи криптосредств, утверждена Инструкция ответственного пользователя криптосредств и Инструкция пользователя криптосредств.

Категории персональных данных: биометрические персональные данные,фамилия, имя, отчество,год рождения,месяц рождения,дата рождения,место рождения,адрес,семейное положение,имущественное положение,образование,профессия,доходы, сведения о профессиональной переподготовке, повышении квалификации, стажировке, прохождении аттестации, иные сведения, необходимые в целях выполнения требований трудового законодательства Российской Федерации, реквизиты трудового договора, ИНН, гражданство, номер счета, структурное подразделение, контактные телефоны, сведения о приеме на работу и переводах на другие должности, сведения о воинском учете, должность, данные документа, удостоверяющего личность, сведения о наградах (поощрениях), пол, СНИЛС, табельный номер, сведения о социальных льготах, сумма, стаж работы, сведения об увольнении, адрес проживания, адрес регистрации, сведения о составе семьи, сведения о доходах, налогах, страховых взносах, сведения об образовании, сведения о доходах, налогах, страховых взносах

Категории субъектов, персональные данные которых обрабатываются: Работники, Граждане, состоящие с ЧГПУ им. И.Я. Яковлева в гражданско-правовых отношениях, Обучающиеся

Перечень действий с персональными данными: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (распространение, предоставление, доступ), обезличивание, блокирование, удаление, уничтожение персональных данных

Обработка персональных данных: смешанная,без передачи по внутренней сети юридического лица,с передачей по сети Интернет

Правовое основание обработки персональных данных: Трудовой кодекс Российской Федерации, Гражданский кодекс Российской Федерации, Налоговый кодекс Российской Федерации, Федеральный закон от 29.12.12 № 273-ФЗ «Об образовании в Российской Федерации», Федеральный закон от 15.12.01 № 167-ФЗ «Об обязательном пенсионном страховании в Российской Федерации», Федеральный закон от 01.04.96 № 27-ФЗ «Об индивидуальном (персонифицированном) учете в системе обязательного пенсионного страхования», Федеральный закон от 17.12.01 № 173-ФЗ «О трудовых пенсиях в Российской Федерации», Федеральный закон от 26.02.97 № 31-ФЗ «О мобилизационной подготовке и мобилизации в Российской Федерации», Федеральный закон от 28.03.98 №53-Ф3 «О воинской обязанности и военной службе», Федеральный закон от 21.11.11 № 323-ФЗ «Об основах охраны здоровья граждан в Российской Федерации», Постановление Правительства Российской Федерации от 27.11.06 № 719 «Об утверждении положения о воинском учете», Постановление Правительства РФ от 31.08.13 № 755 «О федеральной информационной системе обеспечения проведения государственной итоговой аттестации обучающихся, освоивших основные образовательные программы основного общего и среднего общего образования, и приема граждан в образовательные организации для получения среднего профессионального и высшего образования и региональных информационных системах обеспечения проведения государственной итоговой аттестации обучающихся, освоивших основные образовательные программы основного общего и среднего общего образования», Постановление Пенсионного фонда Российской Федерации от 23.06.06 № 192п «О формах документов индивидуального (персонифицированного) учета в системе обязательного пенсионного страхования», Приказ Федеральной налоговой службы от 16.09.11 № ММВ-7-3/576@ «Об утверждении Порядка представления в налоговые органы сведений о доходах физических лиц и сообщений о невозможности удержания налога и сумме налога на доходы физических лиц», Устав федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего образования «Чувашский государственный педагогический университет им. И. Я. Яковлева», утвержденный приказом Министерства образования и науки Российской Федерации от 11.03.16 № 201

Наличие трансграничной передачи: нет

Сведения о местонахождении базы данных: Россия

Бассейн

Более подробную информацию о расписании занятий и стоимости узнавайте у администраторов и инструкторов по тел. (843)221-03-03 или 221-03-16

Полноценная тренировка за 10 минут!

В спортивно-восстановительном комплексе вы всегда можете свободно поплавать в 25 метровом бассейне или провести занятие с опытным тренером и улучшить свои навыки. После бассейна вы можете принять душ или сходить в сауну. Для посещения бассейна вам необходима медицинская справка об отсутствии противопоказаний, а также плавательная шапочка, плавки (купальник), сменная обувь, гигиенические принадлежности для принятия душа. Более подробную информацию о расписании занятий и стоимости узнавайте у администраторов и инструкторов по тел. (843)221-03-03 или 221-03-16

ОЧИСТКА БАСССЕЙНА НА ОСНОВЕ МЕДНО-СЕРЕБРЯННОЙ ФИЛЬТРАЦИИ ВОДЫ

В нашем бассейне впервые использованы новая система обеззараживания воды на основе электрофизики. Эта система является альтернативной к химическим методам обработке воды, и имеет дополнительный профилактический эффект для здоровья человека.

В настоящее время система обеззараживания воды с помощью ионов меди и серебра получила мировое признание, так как тренировочные бассейны на Олимпийских играх в Афинах были оснащены системами по обработке воды с помощью ионов меди и серебра, и получили высокую оценку организаторов Олимпиады 2004г., мы хотели бы рассказать о преимуществах такой системы:

— Во-первых, это естественная, не имеющая запаха и приятная для кожи вода, которая идеально подходит детям и взрослым.

— Во-вторых, серебро известно как уничтожитель бактерий и вирусов, в том числе, которые устойчивы к хлору. Сульфат серебра обычно применяется для бактерицидной обработки ожогов и открытых ран, а так же от инфекции глаз новорожденных.

— В третьих, медь как микроэлемент играет жизненно важную роль в обмене веществ человека. Так медь необходима для функции различных протеинов и ферментов. Она поддерживает образование пигмента кожи и осуществляет важные функции в обмене веществ костей и нервной системы.

Принцип действия.

Основное преимущество метода – полный отказ от хлора и других химических веществ. Дезинфекция воды происходит при помощи ионов серебра и меди.

Общеизвестно, что медь обладает выраженными альгицидными свойствами, а серебро – уникальными бактерицидными. Именно эти их свойства испокон века с успехом используются в медицине, в приготовлении и хранении пищи, в системах водоочистки.

Альгициды на основе меди используются для контроля роста водорослей в водоемах как естественных – прудах и озерах, так и искусственных – бассейнах и фонтанах.

Серебро входит в состав медикаментов, используемых при лечении ожогов и средств, предупреждающих развитие слепоты у новорожденных. Оно является одним из самых популярных компонентов лечебной косметики и практически не заменимо при изготовлении стоматологических пломб, а так же фильтров для питьевой воды.

Использование пулов узлов для управления cGPU — Руководство пользователя кластеров Kubernetes

Вы можете использовать пулы узлов для регулирования политик совместного использования графических процессоров и изоляции памяти. cGPU. В этом разделе создаются два помеченных пула узлов, чтобы продемонстрировать, как использовать пулы узлов для управления совместным использованием графических процессоров и возможностями изоляции памяти cGPU.

Предварительные требования

Убедитесь, что выполняются следующие предварительные условия:

Установите общий графический процессор.

Пулы узлов настроены. Вы можете настроить имена пулов узлов. В этом примере пулы узлов с именами cgpu и cgpu-no-изоляция.


Имя пула узлов	Совместное использование графического процессора	Изоляция памяти	Этикетка
процессора	Включено	Включено	cgpu = true процессора.disable.isolation = false
ЦПУ без изоляции	Включено	Отключено	cgpu = true cgpu.disable.isolation = true

Справочная информация

Когда вы используете cGPU в кластере службы контейнеров для Kubernetes (ACK), следующие одновременно могут возникать сценарии:

Объем памяти графического процессора, который можно выделить 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.Вы должны создать два пулы узлов:

Создайте пул узлов, поддерживающий только совместное использование графического процессора. Не включайте изоляцию памяти. Этот пул узлов используется для выполнения задания A.
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.
При изменении метки узла необходимо перезапустить плагин gpushare-device-plugin на node, чтобы конфигурация изоляции памяти вступила в силу.Например, если метка cgpu.disable.isolation = false заменяется на cgpu.disable.isolation = true, необходимо перезапустить gpushare-device-plugin.
Стратегия перезапуска удаляет модуль gpushare-device-plugin. Затем ACK автоматически создает новый контейнер. Для выполнения этой задачи выполните следующие операции:
1. Запросить модуль gpushare-device-plugin в кластере ACK.
  Выполните следующую команду:
```
  kubectl get po -n kube-system -l name = gpushare-device-plugin-ds -o wide  
```
  Будет возвращен следующий вывод:
```
  ИМЯ ГОТОВ СОСТОЯНИЕ ВОССТАНОВЛЕНИЕ УЗЛА AGE IP НОМИНИРОВАННЫЕ УЗЛОВЫЕ ВОРОТА ГОТОВНОСТИ
gpushare-device-plugin-ds-6r8gs 1/1 Выполняется 0 18h 192.168.7.157 cn-shanghai.192.168.7.157 <нет> <нет>
gpushare-device-plugin-ds-pjrvn 1/1 Выполняется 0 15ч 192.168.7.158 cn-shanghai.192.168.7.158 <нет> <нет>  
```
2. В этом примере модуль gpushare-device-plugin на узле cn-shanghai.192.168.7.157 удален. Затем ACK автоматически создает новый модуль. Выполните следующую команду:
```
  kubectl delete po gpushare-device-plugin-ds-6r8gs -n kube-system  
```

Шаг 1. Создайте пулы узлов

Войдите в консоль ACK.
В левой навигационной панели консоли ACK щелкните Кластеры.
На странице Кластеры найдите кластер, которым вы хотите управлять, и щелкните его идентификатор.
На странице «Пулы узлов» щелкните «Создать пул узлов».
В диалоговом окне Create Node Pool 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 не нужно создавать узлов в пуле узлов, установите для этого параметра значение 0.
- Операционная система: выберите операционную систему для узлов. Допустимые значения: CentOS, AliyunLinux и Windows.
- Метка узла: вы можете добавлять метки к узлам.
- Метка ECS: вы можете добавлять метки к экземплярам Elastic Compute Service (ECS).
- Custom Resource Group: вы можете указать группу ресурсов, к которой принадлежат узлы в пуле узлов.
В разделе «Метка узла» вы можете добавить указанные метки к каждому пулу узлов.
- Вы должны добавить следующие метки к cgpu пула узлов: cgpu = true и cgpu.disable.isolation = false.
- Вы должны добавить следующие метки в пул узлов cgpu-no -olated: cgpu = true и cgpu.disable.isolation = true.
На следующем рисунке показаны метки, добавленные в пул узлов cgpu-no -olated.
Щелкните Подтвердить заказ.
На странице «Пулы узлов», если состояние пула узлов Инициализируется, 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, выделяемый для этого задания, не указан в сценарий работы. Следовательно, изоляция памяти необходима для выполнения этого задания без ошибки. Следующий шаблон YAML является примером:

  apiVersion: apps / v1beta1
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 стручков.
    метаданные:
      ярлыки:
        приложение: cgpu-test

    спецификация:
      nodeSelector: # Добавьте селектор узлов и выберите cgpu пула узлов.
        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:
          limits: # Применить для 3 ГиБ памяти графического процессора.aliyun.com/gpu-mem: 3

Примечание

nodeSelector: выберите cgpu пула узлов.
cgpu.disable.isolation = false: запланировать задания для узлов в cgpu пула узлов.
aliyun.com/gpu-mem: укажите объем памяти графического процессора.

cgpu-test-no-изоляция: объем памяти, выделяемой для этого задания на каждый графический процессор, составляет указанный в сценарии задания.Следовательно, изоляция памяти не требуется. В следующий шаблон YAML является примером:

  apiVersion: apps / v1beta1
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 подов
    метаданные:
      ярлыки:
        приложение: cgpu-test-no-изоляция

    спецификация:
      nodeSelector: # Добавьте селектор узлов и выберите пул узлов cgpu-no -olated.cgpu.disable.isolation: "правда"
      контейнеры:
      - имя: cgpu-test-no-изоляция
        изображение: cheyang / gpu-player: v2
        Ресурсы:
          limits: # Применить для 3 ГиБ памяти графического процессора.
            aliyun.com/gpu-mem: 3

Примечание

nodeSelector: выберите пул узлов cgpu-no -olated.
процессора.disable.isolation = true: запланировать задания для узлов в пуле узлов cgpu-no -olated.
aliyun.com/gpu-mem: укажите объем памяти графического процессора.

Шаг 3. Просмотр результатов выполнения задания

После отправки двух заданий выполните следующую команду, чтобы запросить статус задания:

  kubectl get po

Возвращается следующий вывод:

  ИМЯ ГОТОВ СОСТОЯНИЕ ВОЗОБНОВЛЕНИЕ ВОЗРАСТ
cgpu-test-0 1/1 Бег 0 5 мин. 55 сек.
cgpu-test-no -olated-0 1/1 Выполняется 0 6 мин. 42 сек.

Запустите команду nvidia-smi в pod cgpu-test-0 (требуется изоляция памяти графического процессора), чтобы запросить количество Память графического процессора, которая может использоваться контейнерами в модуле.Выполните следующую команду:

  kubectl exec cgpu-test-0 nvidia-smi

Будет возвращен следующий результат:

  Mon Nov 2 11:33:10 2020
+ ------------------------------------------------- ---------------------------- +
| NVIDIA-SMI 418.87.01 Версия драйвера: 418.87.01 Версия CUDA: 10.1 |
| ------------------------------- + ----------------- ----- + ---------------------- +
| Имя графического процессора 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 |
| ================================================= ============================ |
+ ------------------------------------------------- ---------------------------- +

Предыдущие выходные данные показывают, что контейнеры могут использовать 3226 МБ памяти графического процессора.Общий объем памяти графического процессора составляет 16 ГиБ. Это означает, что изоляция памяти GPU включена.

Выполните 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. Выполните следующую команду:

  kubectl exec cgpu-test-no -olated-0 nvidia-smi

Возвращается следующий результат:

  Mon Nov 2 11:39:59 2020
+ ------------------------------------------------- ---------------------------- +
| NVIDIA-SMI 418.87.01 Версия драйвера: 418.87.01 Версия CUDA: 10.1 |
| ------------------------------- + ----------------- ----- + ---------------------- +
| Имя графического процессора 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 |
| ================================================= ============================ |
+ ------------------------------------------------- ---------------------------- +

Предыдущие выходные данные показывают, что контейнеры могут использовать 16 130 МБ памяти графического процессора.Общий объем памяти графического процессора составляет 16 ГиБ. Это означает, что изоляция памяти GPU отключена. В этом случае вы должны добавить следующие переменные среды, чтобы подать заявку на обязательный объем памяти графического процессора, который может использоваться контейнерами.

Выполните следующую команду:

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

Возвращается следующий результат:

  ALIYUN_COM_GPU_MEM_CONTAINER = 3 # Укажите объем памяти, который можно выделить из графического процессора для контейнеров.В этом примере указано 3 ГиБ.
ALIYUN_COM_GPU_MEM_DEV = 15 # Общий объем памяти GPU.
...

После выполнения команды nvidia-smi сравните результаты, полученные из pod cgpu-test-no -olated-0 и pod cgpu-test-0.
Pod cgpu-test-no -olated-0 возвращается с общим объемом памяти GPU и pod cgpu-test-0 возвращается с объемом памяти графического процессора, на который вы подали заявку.Это указывает на то, что вы можете использовать пулы узлов для управления cGPU для совместного использования GPU и памяти. изоляция.

Использование пулов узлов для управления cGPU — Руководство пользователя кластеров Kubernetes

Вы можете использовать пулы узлов для регулирования совместного использования графического процессора (GPU) и политики изоляции памяти cGPU в профессиональных управляемых кластерах Kubernetes.Этот В этом разделе описывается, как использовать пулы узлов для управления cGPU.

Предварительные требования

Используется Helm 3.0.0 или новее.
Создан профессиональный управляемый кластер Kubernetes.
При создании кластера установите версию Kubernetes и типы экземпляров на основе следующее описание.Для получения дополнительной информации о других параметрах кластера см. Создайте профессиональный управляемый кластер Kubernetes.
Примечание Вы можете установить cGPU только в профессиональные управляемые кластеры Kubernetes. Если ты хочешь Чтобы установить cGPU в выделенные кластеры Kubernetes, отправьте заявку, чтобы добавить свою учетную запись в белый список.
- Версия Kubernetes должна быть V1.18.8 или новее.
- Вы должны выбрать типы инстансов для гетерогенных вычислений, включая инстансы с ускорением GPU, ускорением FPGA и ускорением NPU.

Изоляцию памяти графического процессора поддерживают только регионы в следующей таблице. Если вам нужен графический процессор изоляция памяти, убедитесь, что регион, в котором развернут ваш кластер, включен в следующей таблице.


Область	ID региона
Китай (Пекин)	cn-beijing
Китай (Шанхай)	cn-Шанхай
Китай (Ханчжоу)	CN-Ханчжоу
Китай (Чжанцзякоу)	cn-zhangjiakou
Китай (Шэньчжэнь)	cn-shenzhen
Китай (Чэнду)	cn-chengdu
Китай (Хэюань)	cn-heyuan
Китай (Гонконг)	cn-hongkong
Индонезия (Джакарта)	ап-юго-восток-5
Сингапур (Сингапур)	ап-юго-восток-1
США (Вирджиния)	нас-восток-1
США (Кремниевая долина)	us-west-1

Пулы узлов создаются с именами и метками, которые задаются в соответствии с требованиями для реализации Совместное использование GPU и изоляция памяти.Вы можете настроить имена пулов узлов. В этом примере пулы узлов с именами cgpu и cgpu-no-изоляция. Дополнительные сведения см. В разделе Описание меток для узлов с ускорением на GPU.


Имя пула узлов	Совместное использование графического процессора	Изоляция памяти	Метка узла
ЦПУ без изоляции	Поддерживается	Не поддерживается	ак.node.gpu.schedule = поделиться ack.node.gpu.placement = binpack
процессор	Поддерживается	Поддерживается	ack.node.gpu.schedule = cgpu ак.node.gpu.placement = binpack

Сценарии

Когда вы используете cGPU в кластере службы контейнеров для Kubernetes (ACK), следующие сценарии могут существовать одновременно:

Объем памяти графического процессора, который можно выделить для задания A, уже указан в сценарий.В этом случае кластеру ACK необходимо 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.

Для одновременной поддержки обоих сценариев в кластере ACK можно использовать пулы узлов. для управления cGPU.Вам нужно всего лишь создать два пула узлов в кластере:

Создайте пул узлов, поддерживающий только совместное использование графического процессора. Не включайте изоляцию памяти. Этот пул узлов используется для выполнения задания A.
Создайте еще один пул узлов, поддерживающий как совместное использование графического процессора, так и изоляцию памяти. Этот пул узлов используется для выполнения задания B.

Соображения

Когда вы используете пулы узлов для управления cGPU, обратите внимание на следующие ограничения:

Мы рекомендуем настраивать селектор узлов для каждого задания.
Когда вы управляете cGPU на основе пулов узлов, если задание не настроено с узлом селектор, модули задания могут быть запланированы для других пулов узлов. Например, работа модули, не требующие изоляции памяти, могут быть запланированы на узлы, поддерживающие память. изоляция.
Чтобы отключить изоляцию памяти для узла, удалите модуль ядра cGPU на node и перезапустите экземпляр.
- Если метка ack.node.gpu.schedule = cgpu изменена на ack.node.gpu.schedule = share на узел, изоляция памяти для узла не отключена. Вы должны удалить ядро модуль cGPU на узле и перезапустите экземпляр. Для получения дополнительной информации о том, как Чтобы удалить модуль ядра cGPU на узле, см. раздел Использование cGPU для изоляции ресурсов графического процессора.
- Если метка подтверждена.node.gpu.schedule = share изменяется на ack.node.gpu.schedule = cgpu на node, для этого узла включена изоляция памяти.

Шаг 1. Установите ack-ai-installer

Войдите в консоль ACK.
В левой навигационной панели консоли ACK выберите.
В правом верхнем углу страницы каталога приложений введите ack-ai-installer в строку поиска и щелкните значок поиска.Находить и щелкните ack-ai-installer.
На странице каталога приложений — ack-ai-installer выберите кластер в разделе Deploy для развертывания ack-ai-installer и нажмите Создавать.
После установки ack-ai-installer вы будете перенаправлены на страницу сведений об ack-ai-installer. Вы можете просмотреть плагины ack-ai-installer.

Шаг 2. Создайте пулы узлов

Создайте пул узлов, поддерживающий как совместное использование графического процессора, так и изоляцию памяти.Создать еще один пул узлов, поддерживающий только совместное использование GPU.

Войдите в консоль ACK.
В левой навигационной панели консоли ACK щелкните Кластеры.
На странице Кластеры найдите кластер, в котором развернут cGPU, и щелкните Пулы узлов в столбце Действия.
В правом верхнем углу страницы «Пулы узлов» щелкните «Создать пул узлов».
В диалоговом окне «Создание пула узлов» настройте пул узлов. Дополнительные сведения см. В разделе Создание профессионального управляемого кластера Kubernetes. В следующем списке описаны некоторые параметры:
- Имя: Установите имя на cgpu.
- Количество: укажите начальное количество узлов в пуле узлов. Если вам не нужно для создания узлов в пуле узлов установите для этого параметра значение 0.
- Операционная система: выберите операционную систему для узлов. Поддерживаемые операционные системы это CentOS, AliyunLinux и Windows.
- Метка ECS: вы можете добавлять метки к экземплярам ECS.
- Custom Resource Group: вы можете указать группу ресурсов, к которой узлы в пул узлов принадлежат.
- Метка узла: вы можете добавлять метки к узлам.
Повторите шаги 4 и 5, чтобы создать пул узлов cgpu-no -olated.
Когда вы создаете пул узлов cgpu-no -olated, задайте имя cgpu-no -olated и добавить метки ack.node.gpu.schedule = share и ack.node.gpu.placement = binpack в узлы в пуле узлов.

Шаг 3. Добавьте узлы с ускорением на GPU

После создания пула узлов вы можете добавить узлы с ускорением на GPU в пул узлов. При добавлении узлов с ускорением на GPU необходимо выбрать типы экземпляров для гетерогенных вычислений, включая экземпляры с ускорением на GPU, FPGA и NPU.Для дополнительные сведения см. в разделах Добавление существующих экземпляров ECS в кластер ACK или Масштабирование пула узлов.

Примечание Если вы уже добавили узлы с ускорением на GPU в пул узлов при создании пул узлов, пропустите этот шаг.

Шаг 4. Отправьте вакансии

Чтобы проверить, включены ли совместное использование графического процессора и изоляция памяти, как требуется для пулы узлов, отправьте два задания:

cgpu-test: объем памяти графического процессора, выделяемый для этого задания, не указан в сценарий работы.Следовательно, изоляция памяти необходима для выполнения этого задания без ошибки.
cgpu-test-no-изоляция: объем памяти, выделяемой для этого задания на каждый графический процессор, составляет указанный в сценарии задания. Следовательно, изоляция памяти не требуется.

Отправить задание cgpu-test-no -olated

Создайте файл с именем cgpu-test-no -olated.ямл.

  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 подов
    метаданные:
      ярлыки:
        приложение: cgpu-test-no-изоляция

    спецификация:
      nodeSelector:
        # Добавить селектор узлов, чтобы запланировать задание для согласованных узлов.# Пул узлов cgpu-no -olated состоит из узлов, помеченных как ack.node.gpu.schedule = share.
        ack.node.gpu.schedule: "поделиться"
      контейнеры:
      - имя: cgpu-test-no-изоляция
        изображение: cheyang / gpu-player: v2
        Ресурсы:
          пределы:
            # Запросить 3 ГиБ памяти графического процессора.
            aliyun.com/gpu-mem: 3

aliyun.com/gpu-mem: укажите объем памяти графического процессора.
nodeSelector: выберите пул узлов cgpu-no -olated.

Отправить задание cgpu-test-no -olated
```
  kubectl apply -f cgpu-test-no -olated.yaml  
```

Отправить задание cgpu-test

Создайте файл с именем cgpu-test.yaml.

  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 поды, которыми оно управляет
    matchLabels:
      приложение: cgpu-test

  template: # определяем спецификации подов
    метаданные:
      ярлыки:
        приложение: cgpu-test

    спецификация:
      nodeSelector:
        # Добавьте селектор узлов и выберите cgpu пула узлов.ack.node.gpu.schedule: "cgpu"
      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.
            aliyun.com/gpu-mem: 3

aliyun.com/gpu-mem: укажите объем памяти графического процессора.
nodeSelector: выберите cgpu пула узлов.

Отправить задание cgpu-test
```
  kubectl apply -f cgpu-test.yaml  
```

Шаг 5. Проверьте результаты выполнения задания

Если включена изоляция памяти, объем памяти графического процессора, который может использовать контейнер. равняется сумме, выделяемой графическим процессором. Если изоляция памяти отключена, объем памяти графического процессора, который может использовать контейнер, равен общей памяти графического процессора.Выполните следующую команду, чтобы запросить объем памяти графического процессора, который может использоваться рабочие контейнеры:

Выполните следующую команду, чтобы запросить модули заданий:

  kubectl get po

Ожидаемый результат:

  ИМЯ ГОТОВ СОСТОЯНИЕ ВОССТАНОВЛЕНИЕ ВОЗРАСТ
cgpu-test-0 1/1 Бег 0 5 мин. 55 сек.
cgpu-test-no -olated-0 1/1 Выполняется 0 6 мин. 42 сек.

Выполните следующую команду, чтобы запросить объем памяти графического процессора, который может использоваться контейнером. cgpu-test-0:

  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 графического процессора 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 |
| ================================================= ============================ |
+ ------------------------------------------------- ---------------------------- +

Предыдущий вывод показывает, что 3226 Мбайт памяти графического процессора могут использоваться контейнером cgpu-test. -0.Общий объем памяти графического процессора составляет 16 ГиБ. Это означает, что изоляция памяти GPU включена.

Выполните следующую команду, чтобы запросить объем памяти графического процессора, который может использоваться контейнером. cgpu-test-no -olated-0:
```
  kubectl exec cgpu-test-no -olated-0 nvidia-smi  
```
Ожидаемый результат:
```
  Пн 2 ноября 11:39:59 2020
+ ------------------------------------------------- ---------------------------- +
| NVIDIA-SMI 418.87.01 Версия драйвера: 418.87.01 Версия CUDA: 10.1 |
| ------------------------------- + ----------------- ----- + ---------------------- +
| Имя графического процессора 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 |
| ================================================= ============================ |
+ ------------------------------------------------- ---------------------------- +  
```
Предыдущий вывод показывает, что контейнером может использоваться 16 130 МБ памяти графического процессора. cgpu-тест-без-изоляция-0.Общий объем памяти графического процессора составляет 16 ГиБ. Это означает, что память GPU изоляция отключена.
Сравните результаты, полученные из контейнера cgpu-test-no -olated-0 и контейнера cgpu-test-0, вы можете обнаружить, что контейнер cgpu-test-no -olated-0 выделен с помощью общий объем памяти GPU и контейнера cgpu-test-0 выделяется только применяемый объем памяти графического процессора.Это означает, что вам удастся использовать пулы узлов для управления cGPU для совместного использования графического процессора и изоляции памяти.

Эффективное управление пулами графических процессоров в конвейерах ИИ

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 одним 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 все решили — 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.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, что вы настраиваете пул 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 ноутбуки 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.

Контроль затрат затруднен. Хуже того, 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.

Все шутки в сторону, хотя мы, возможно, 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 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 не только улучшит оркестровку, но также внесет вклад в код, тесты и развертывания.

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 его 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 / вывод), , но по-прежнему нулевая 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, MicroK8s или на любом другом сервере.

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 deamonset , 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 изучения конкретной документации K8s или руководств, опубликованных поставщиками облачных услуг.

Ниже приводится сводная информация о задачах Kubeflow и пула 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 мониторинга 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, 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 иметь дело с 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 непосредственно в хранилище объектов 
  ovhai   загрузка данных myBucket @ GRA train.молния 

  # Запуск задания с 4-мя графическими процессорами в среде Pytorch с напрямую связанной с ним корзиной Object Storage 
  ovhai   задание \ 
   - 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-мя графическими процессорами в среде Pytorch с напрямую связанной с ним корзиной Object Storage 
  echo   "стартовое обучение 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 касается Paperspace, но не 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 : Включены журналы и метрики.
Подписка : Нет, это оплата по факту, поминутно

Итак, мы идем — теперь просто оценить стоимость и бюджет. 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 GPU параллельно, если хотите.
Инструменты для совместной работы	ДА определенно. Насколько я знаю, всегда есть записные книжки.
Обслуживание инфраструктуры	ДА однозначно.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. Увеличьте или уменьшите 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 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 конвейера 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

пулов для майнинга • Рекомендуемые пулы для майнинга криптовалюты • GPU0

Мы можем получить компенсацию от компаний, продукты которых мы проверяем, если вы перейдете по нашим партнерским ссылкам.Как партнер Amazon, мы зарабатываем на соответствующих покупках.

По завершении сборки майнинг-фермы вам нужно будет найти пул для майнинга. Пулы для майнинга криптовалют — это просто набор майнеров, работающих вместе по сети. Что делает майнинг в качестве пула настолько привлекательным, так это то, что он снижает волатильность. Поскольку пул коллективно работает над поиском блока, отмечается вклад вычислительной мощности каждого майнера. Когда пул получает вознаграждение за блок, он делится в зависимости от объема работы, выполненной каждым майнером.

Бассейн	Комиссия	Минимальная выплата	Метод	Аноним
2минера	1,0%	0,01 БТЦП	ППЛНС	Есть
Пул разработчиков BTCP	1,5%	0,001 BTCP	ППЛНС	Есть

Бассейн	Комиссия	Минимальная выплата	Метод	Аноним
2минера	1.0%	0,1 CLO	ППЛНС	Есть

Бассейн	Комиссия	Минимальная выплата	Метод	Аноним
Нанопул	1,0%	1 CFX	ППЛНС	Есть

Бассейн	Комиссия	Минимальная выплата	Метод	Аноним
Нанопул	2%	500 ETN	ППЛНС	Есть

Бассейн	Комиссия	Минимальная выплата	Метод	Аноним
2минера	1.0%	0,1 ETP	ППЛНС	Есть

Бассейн	Комиссия	Минимальная выплата	Метод	Аноним
2минера	1,0%	0,5 ELLA	ППЛНС	Есть
Нанопул	1,0%	0,2 ETH	ППЛНС	Есть

Бассейн	Комиссия	Минимальная выплата	Метод	Аноним
2минера	1.0%	0,1 ETC	ППЛНС	Есть
Нанопул	1,0%	1.0 ETC	ППЛНС	Есть

Бассейн	Комиссия	Минимальная выплата	Метод	Аноним
2минера	1,0%	0,1 ЭКСП	ППЛНС	Есть

Бассейн	Комиссия	Минимальная выплата	Метод	Аноним
2минера	1.0%	0,01 HUSH	ППЛНС	Есть
Бассейн удачи	0,5%	0,1 HUSH	ППЛЦ	Есть

Бассейн	Комиссия	Минимальная выплата	Метод	Аноним
2минера	1,0%	0,1 ETP	ППЛНС	Есть

Бассейн	Комиссия	Минимальная выплата	Метод	Аноним
Нанопул	1.0%	1.0 XMR	ППЛНС	Есть

Бассейн	Комиссия	Минимальная выплата	Метод	Аноним
2минера	1,0%	0,1 МУЗЫКА	ППЛНС	Есть

Бассейн	Комиссия	Минимальная выплата	Метод	Аноним
Нанопул	2.0%	1.0 PASC	ППЛНС	Есть

Бассейн	Комиссия	Минимальная выплата	Метод	Аноним
2минера	1,0%	0,5 ПИРЛ	ППЛНС	Есть

Бассейн	Комиссия	Минимальная выплата	Метод	Аноним
Нанопул	2.0%	1000 SC	ППЛНС	Есть
SiaMining	3,0%	500 SC	ППС	Есть

Бассейн	Комиссия	Минимальная выплата	Метод	Аноним
2минера	1,0%	0,01 ZEC	ППЛНС	Есть
Бассейн удачи	0.5%	0,001 ZEC	ППЛЦ	Есть
Нанопул	1,0%	0,01 ZEC	ППЛНС	Есть

Бассейн	Комиссия	Минимальная выплата	Метод	Аноним
2минера	1,0%	0,01 ZCL	ППЛНС	Есть
Бассейн удачи	0.5%	0,1 ZEC	ППЛЦ	Есть

Бассейн	Комиссия	Минимальная выплата	Метод	Аноним
2минера	1,0%	0,01 ZEN	ППЛНС	Есть
Бассейн удачи	0,5%	0,1 ZEN	ППЛЦ	Есть

работающих графических процессоров | 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 с вытесняемыми виртуальными машинами, если ваши рабочие нагрузки могут выдерживать частые сбои узла.Использование вытесняемых виртуальных машин снижает стоимость запуска Графические процессоры. Чтобы узнать больше, обратитесь к разделу «Графические процессоры на вытесняемых экземплярах».

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 : у вас должна быть квота графического процессора Compute Engine в желаемом зону, прежде чем вы сможете создавать узлы GPU.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.
GPU не могут быть перенесены в реальном времени во время мероприятий по техническому обслуживанию.
поддерживаются только на машинах общего назначения N1.

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:

  список типов ускорителей вычислений gcloud

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 GPU

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

Поиск квот GPU

Чтобы найти квоту графического процессора, выполните следующие действия в Cloud Console:

Посетите меню квот управления идентификацией и доступом (IAM) в Cloud Console.
Посетите меню квот
В раскрывающемся меню Metrics щелкните None , затем введите «gpus» в поле поиска.
Из результатов поиска выберите желаемые графические процессоры:
Закройте раскрывающееся меню Metrics .

Отправка запроса на квоту

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

Из списка квот GPU выберите нужные квоты. регионы, такие как us-central1 .
Нажмите Изменить квоты . Форма запроса открывается справа от Облачная консоль.
Заполните поле Новый предел квоты для каждого запроса квоты.
Заполните поле Описание запроса , указав подробную информацию о вашем запросе.
Нажмите Готово .
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: No График

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 подключенный пул по умолчанию, указанная выше помеха будет добавлена к узлам графического процессора , а не .Загрязнение 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 графических процессоров, 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:

  пулы узлов контейнеров gcloud создают  POOL_NAME  \
  --accelerator type =  GPU_TYPE , count =  СУММА  \
  --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 .
СУММА : 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 графических процессоров, которые могут работать только на машинах типа a2.

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

  gcloud контейнерные пулы узлов создают 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:

Посетите меню Google Kubernetes Engine в Cloud Console.
Посетите меню Google Kubernetes Engine
В списке кластеров щелкните имя кластера, который нужно изменить.
Щелкните Добавить пул узлов .
При желании на странице сведений о пуле узлов установите флажок Включить автоматическое масштабирование .
Настройте пул узлов по своему усмотрению.
На панели навигации выберите Узлы .
В рамках семейства машин щелкните GPU .
Выберите тип графического процессора и Количество графических процессоров для запуска на каждом узле.
Прочтите предупреждение и выберите Я понимаю ограничения .
Настройте машину по своему усмотрению.
Нажмите 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 =  СУММА  \
  --зона  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 узел:

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

Консоль

Перейдите к шаблону кластера GPU Accelerated Computing .
Перейти к шаблону GPU Accelerated Computing
Настройте кластер по своему усмотрению. Настройте пул узлов GPU или добавить дополнительные пулы узлов GPU.
Прочтите предупреждение и выберите Я понимаю ограничения .
Нажмите 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 =  СУММА  \
  --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, указана 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 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

Перейдите к шаблону кластера GPU Accelerated Computing .
Перейти к шаблону GPU Accelerated Computing
В разделе Тип расположения выберите Региональный .
В раскрывающемся списке Region выберите нужный регион.
Настройте кластер по своему усмотрению. Настройте пул узлов GPU или добавьте дополнительные пулы узлов GPU.
Прочтите предупреждение и выберите Я понимаю ограничения .
Нажмите 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.

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.yaml

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

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

GKE версия	Драйвер Nvidia
1.18.6-гке.3504 и выше	450,51,06
1.14.x и выше	418,67

Ubuntu

Обратите внимание, что для поддержки GPU требуется версия 1.11.3 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 отображает возможности NVIDIA GPU через API Kubernetes.

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

GKE версия	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

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: альфа.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:

  apiВерсия: v1
вид: Стручок
метаданные:
  имя: my-gpu-pod
спецификация:
  контейнеры:
  - имя: my-gpu-container
    изображение: nvidia / cuda: 10.0-runtime-ubuntu18.04
    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: cloud.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:

  apiВерсия: v1
вид: Стручок
метаданные:
  имя: my-gpu-pod
спецификация:
  контейнеры:
  - имя: my-gpu-container
    изображение: nvidia / cuda: 10.0-runtime-ubuntu18.04
    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. Для этого необходимо включить / 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:

Посетите меню Workloads в Cloud Console.
Посетите меню Google Kubernetes Engine
Выберите желаемую рабочую нагрузку.

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

Что дальше

Майнинг из 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)
Для начала 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 для регистрации
— Электронная почта не является обязательной, но рекомендуется, однако вы абсолютно ДОЛЖНЫ запомнить выбранный вами PIN-код.Это используется для изменения ваших настроек на веб-сайте позже и требуется для вывода вашего DigiByte.
— После регистрации вы сможете 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
— Щелкните 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 рабочие.
— 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

Дополнительные примечания:

Отсюда вы можете исследовать дальнейшие вещи, например, эффективнее ли майнить Skein, Groestl, Qubit и т. Д. (Но это не будет SHA256 или Scrypt, поскольку оба они восприимчивы к майнингу ASIC). лучшая версия драйвера для вашей карты, а также найдите сборку ccminer, которая работает лучше всего, настройки интенсивности / сложности и многие другие настройки оптимизации.Есть много форумов или загляните в сабреддит DigiByte.

Блог | h4 Платформа

Даже для предприятий высокопроизводительные графические процессоры и специалисты по искусственному интеллекту считаются очень дорогими ресурсами. Возьмем, к примеру, Amazon: одна единица nVidia V100S обходится компании в 7 999 долларов, а годовая зарплата эксперта по искусственному интеллекту в среднем составляет 120 тысяч долларов. Очевидно, что любая компания, занимающаяся искусственным интеллектом или высокопроизводительными вычислениями, не нанимает только одного эксперта по искусственному интеллекту и не использует один графический процессор для ускорения своего вычислительного процесса, поэтому вопрос о том, как оптимизировать использование этих дорогих графических процессоров для дальнейшего повышения производительности экспертов по искусственному интеллекту, является неизбежной проблемой для многих предприятий .

Есть два подхода к увеличению использования графического процессора. Это можно сделать с помощью программных (SW) решений, таких как виртуализация GPU, или аппаратных (HW) решений, которые мы собираемся изучить в этом блоге.

Под HW-подходом мы понимаем составные решения на базе графических процессоров, или так называемый «пул графических процессоров». Пул графических процессоров обычно достигается с помощью InfiniBand или Ethernet, но Ethernet не так идеален для горизонтального масштабирования и высокопроизводительных экземпляров, поскольку задержка ограничивает масштабирование графического процессора. С другой стороны, InfiniBand широко используется для создания пула графических процессоров в облачных вычислениях, где к графическим процессорам могут получить доступ хосты с технологией RDMA.Архитектура пула графических процессоров InfiniBand кажется более надежной, но при этом очень дорогой с точки зрения оборудования и операций.

а. Масштабное развертывание графического процессора с использованием InfiniBand или Ethernet.

Помимо Ethernet и InfiniBand, существует еще один экономичный способ создания пула графических процессоров с фабриками PCIe. Каждый ЦП и графический процессор имеют встроенные структуры PCIe, а канал PCIe обеспечивает минимальную задержку, сохраняя при этом низкую стоимость развертывания.Но вам может быть любопытно, как именно мы сделаем возможным создание составных графических процессоров через фабрики PCIe? Давайте посмотрим на диаграмму ниже.

г. Развертывание с 4 серверами с использованием фабрики PCIe Gen 4.

Эта диаграмма демонстрирует, как графические процессоры в шасси могут быть динамически предоставлены подключенным хостам, можно легко назначить необходимое количество ресурсов графического процессора для удовлетворения рабочей нагрузки (например, обучение ИИ) и вернуть их в пул, делая ресурсы доступными для новых задачи по выполненной работе.Здесь следует выделить то, что через протокол PCIe подготовленные блоки графического процессора рассматриваются как устройства, напрямую подключенные к хост-серверам, поэтому вмешательство в процесс передачи данных из-за канала сводится к минимуму.

Специалисты

AI используют графические процессоры для множества различных функций на разных этапах разработки, а вычислительная мощность или количество графических процессоров, требуемых на разных этапах, различаются. Например, одного графического процессора может быть достаточно в тестовом прогоне, в то время как для обучения ИИ требуется 4 или более графических процессора, есть даже этапы, такие как исследование результатов, где графический процессор не нужен.Из-за этих динамических и сложных шаблонов использования графического процессора простая в составлении и самообслуживании структура пула графических процессоров является обязательной для экспертов по ИИ, чтобы эффективно использовать свои ограниченные ресурсы графического процессора. К счастью, платформа h4 предоставляет объединяемые шасси графического процессора и интегрированные решения пользовательского интерфейса управления устройствами PCIe для экспертов в области ИИ, позволяющие преодолеть трудности с распределением вычислительных ресурсов.

Кластерная конфигурация решения PCIe Gen4 GPU

На этой диаграмме показана средняя конфигурация графического процессора: 4 хоста совместно используют 8 графических процессоров в кластере.Эти графические процессоры могут быть предоставлены любому подключенному хосту или возвращены в пул графических процессоров. Максимум, хост может получить до 8 графических процессоров при выполнении обучения ИИ.

Конфигурация:

— 4 хост-сервера

— шасси с двумя графическими процессорами и каждое шасси с четырьмя графическими процессорами

— Каждое шасси графического процессора имеет 2 линии PCIe Gen4 x8 PCIe.

В этом примере PCIe Gen4 x8 используется для соединения хостов и шасси графического процессора с помощью 2-метровых кабелей MiniSAS

На этой диаграмме показана конфигурация графического процессора для повышения производительности: 2 хоста совместно используют 8x GPU в кластере, PCIe Gen4 x16.8 графических процессоров могут быть предоставлены любому подключенному хосту или возвращены в пул графических процессоров. Таким образом, каждый хост может получить до 8 графических процессоров при обучении ИИ.

Конфигурация:

— 2x хост-сервера

— шасси с двумя графическими процессорами и каждое шасси с четырьмя графическими процессорами

— Каждое шасси графического процессора имеет 2 канала PCIe Gen4 x16 PCIe.

В этом примере PCIe Gen4 x16 используется для соединения хостов и шасси графического процессора с помощью 2-метровых кабелей MiniSAS

Как выделить графические процессоры хостам и вернуть их обратно в пул графических процессоров Платформа

h4 предоставляет удобный пользовательский интерфейс для управления всеми действиями по выделению графического процессора.Пользователи могут легко настраивать пул графических процессоров и управлять им через порт управления 1GbE.

а. интерфейс центра управления h4 — предоставление графического процессора

б. Интерфейс центра управления h4 — производительность ресурсов

Как управлять шасси с несколькими GPU в сети

Шасси с несколькими графическими процессорами может потребоваться по таким причинам, как требуется больше хостов, требуется больше графических процессоров или специальные настройки для удовлетворения требований уникального проекта.К счастью, центр управления h4 способен управлять несколькими устройствами, поддерживая все уникальные настройки для удовлетворения потребностей различных групп пользователей.

Управление несколькими шасси в центре управления h4

Представьте себе группу экспертов по ИИ, которые хотят создать собственную среду ИИ с ограниченными бюджетами на инфраструктуру. Для них было бы непрактично покупать два отдельных высокопроизводительных сервера, если затраты высоки, а использование графического процессора не может быть оптимизировано.С другой стороны, архитектура серверов и решение по объединению графических процессоров могут значительно снизить стоимость и в то же время повысить их производительность.

В ЧГПУ им. И. Я. Яковлева заработает программа профессиональной переподготовки руководителей спортивных учреждений

Доступная среда. ФГБОУ ВО ЧГПУ

Бассейн ЧГПУ — Чувашия —

Детский сад №201 г. Чебоксары ЧР

Организация ЧГПУ ИМ. И.Я. ЯКОВЛЕВА, ЧУВАШСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ПЕДАГОГИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ ИМ. И.Я. ЯКОВЛЕВА

Бассейн

Полноценная тренировка за 10 минут!

Использование пулов узлов для управления cGPU — Руководство пользователя кластеров Kubernetes

Предварительные требования

Справочная информация

Примечания по использованию

Шаг 1. Создайте пулы узлов

Шаг 2. Отправьте вакансии

Шаг 3. Просмотр результатов выполнения задания

Использование пулов узлов для управления cGPU — Руководство пользователя кластеров Kubernetes

Предварительные требования

Сценарии

Соображения

Шаг 1. Установите ack-ai-installer

Шаг 2. Создайте пулы узлов

Шаг 3. Добавьте узлы с ускорением на GPU

Шаг 4. Отправьте вакансии

Шаг 5. Проверьте результаты выполнения задания

Эффективное управление пулами графических процессоров в конвейерах ИИ

Работа с пулами графических процессоров… Борьба реальна.

Kubeflow спешит на помощь?

Хорошо, но становится ли отсюда легче?

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

Нет инфраструктуры для управления

Параллельные вычисления — большое преимущество

Совместная работа из коробки

Легкий доступ к набору данных

Контроль затрат для пользователей

Миссия завершена?

Заключение

Хотите узнать больше?

пулов для майнинга • Рекомендуемые пулы для майнинга криптовалюты • GPU0

Рекомендуемые пулы для майнинга

Биткойн Частный (BTCP)

Каллисто (CLO)

Конфлюкс (CFX)

Электрониум (ЭТН)

Metaverse ETP (ETP)

Эллазиум (ELLA)

Ethereum Classic (ETC)

Expanse Mining (EXP)

Пулы для майнинга HUSH (HUSH)

Метавселенная (ETP)

Монеро (XMR)

Musicoin (МУЗЫКА)

Паскаль (PASC)

ПИРЛ (ПИРЛ)

SiaCoin (SC)

Zcash (ZEC)

Zclassic (ZCL)

ZenCash (ZEN)

работающих графических процессоров | Документация по Kubernetes Engine | Google Cloud

Обзор

Требования

Ограничения

Наличие

Стоимость

Квота графического процессора

Запрос квоты GPU

Поиск квот GPU

Отправка запроса на квоту

Работающие графические процессоры

Создание пула узлов GPU с автомасштабированием

gcloud

Консоль

Создание нового зонального кластера с графическими процессорами

gcloud

Консоль

Создание нового регионального кластера с графическими процессорами

gcloud

Консоль

Установка драйверов устройств NVIDIA GPU

COS

Ubuntu

Настройка модулей для использования графических процессоров