标签：节点

2026-02-22andy阅读(11)评论(0)

如何通过专业沟通让VPS客服帮你更换更优的线路节点 对于个人站长和VPS玩家来说，最头疼的莫过于原本流畅的线路突然”炸掉”：丢包率飙升、延迟过高，甚至出现特定地区的断连。这种情况下，盲目地给客服发火往往无济于事。本文...

2026-02-12andy阅读(39)评论(0)

在将深度学习模型部署到移动端或嵌入式设备时，模型的大小和推理速度是至关重要的指标。许多从PyTorch或TensorFlow导出的ONNX模型，在计算图中包含大量冗余节点、不必要的初始化器（Initializers）或可合并的常量操作（如S...

2026-02-11andy阅读(71)评论(0)

构建生产级的高可用（HA）Kubernetes 集群是确保业务连续性的基石。一个高可用的集群意味着即使部分控制平面组件（Master 节点）发生故障，整个集群的管理功能仍然可以正常运行。这主要依赖于两个核心机制：API Server 的负载...

2026-02-09andy阅读(47)评论(0)

Kubernetes（K8s）集群的生命周期管理是运维工作的核心。当我们需要对某个节点进行硬件升级、操作系统补丁或内核更新时，必须确保该节点上的应用Pod能够安全、平滑地迁移到其他健康节点上，从而实现零服务中断（Zero Downtime）...

2026-02-09andy阅读(46)评论(0)

在进行大规模模型训练时，我们通常采用分布式数据并行（DDP）来加速训练过程。然而，如果不恰当地处理数据加载，很容易导致不同工作节点（GPU/进程）之间的数据读取任务不均衡，进而造成GPU等待I/O，降低整体训练效率。 本文将聚焦于 PyTo...

2026-02-07andy阅读(48)评论(0)

在Kubernetes集群管理中，有时我们需要将某些节点（例如硬件配置特殊、运行关键控制平面组件或计费模式昂贵的节点）隔离出来，只允许特定的、经过授权的关键应用部署在其上。防止普通应用随意占用这些“系统核心节点”的最佳实践是使用污点（Tai...

2026-02-06andy阅读(66)评论(0)

在处理AI/ML训练、高性能计算（HPC）等场景时，我们经常需要确保特定的工作负载只能运行在具备特定硬件（如GPU、高性能SSD或特殊网络接口）的机器上。Kubernetes的节点亲和性（Node Affinity）就是解决这一问题的核心机...

2026-02-06andy阅读(60)评论(0)

在 Kubernetes 集群中，资源管理是确保系统稳定性和公平性的核心。如果不对 Pod 的资源使用进行限制，单个行为异常或配置错误的 Pod 可能会消耗掉节点上的所有内存，导致节点不稳定，甚至引发其他关键系统组件的 OOM（Out Of...

2026-02-04andy阅读(73)评论(0)

在AI模型部署和推理加速过程中，理解模型内部操作的执行时间至关重要。TensorFlow提供了一套强大的分析工具，其中 tf.summary.trace_on 是捕捉计算图级别性能数据，并利用TensorBoard Profiler进行深度...

2026-02-03andy阅读(68)评论(0)

Kubernetes (K8s) 的核心设计要求之一是“IP-per-Pod”模型，即每个 Pod 都有一个唯一的 IP 地址，并且所有 Pod 都可以无需 NAT 地互相通信，无论它们位于哪个节点上。在单节点内部，这相对容易实现（通常通过...