GPUDirect SQL on NFS-over-RDMAを試す - KaiGaiの俺メモ
タイトルでほぼほぼ出オチですが、先日、NVIDIAからCUDA Toolkit 11.4と共にリリースされた新機能GPUDirect Storage 1.0のドキュメントを読んでいると、面白い記述を見つけた。 曰く、MOFEDドライバ5.3以降と、Mellanox Connect-X4/5の組み合わせで、NFS-over-RDMAとGPUDirect Storageを組み合わせ、リモートのNFS区画からローカルのGPUへと直接のデータ転送を行う事ができるようになる、と。 14.10. NFS Support with GPUDirect Storage This section provides information about NFS support with GDS. 14.10.2. Install GPUDirect Storage Support for the NFS Cli
docker-composeでOS起動時にコンテナを自動起動する方法 - Qiita
docker単体でOSの起動時にコンテナを起動させる際には docker run --restart=always redis といった風に--restart=alwaysとオプションを追加します。 公式ドキュメント 公式ドキュメントの日本語翻訳版(少しバージョンが古いかも) けど、docker-composeを使う場合はどうすればいいのかわからなくて少し調べたので書きます。 といってもdocker-compose.ymlに1行追加するだけだった # jenkins jenkins: image: jenkins ports: - "8080:8080" volumes: - /root/docker/jenkins/jenkins_home:/var/jenkins_home # ここを追加 restart: always # ui_for_docker ui-for-docker: i
Private Docker Registry(プライベートレジストリ)の構築 - tenzenの生存日誌
はじめに 作成したDockerイメージのリポジトリとして有名なのはDocker hubがあります．しかしネットワークが制限されている場所では使用することが難しかったり，パブリックリポジトリとプライベートリポジトリがありますが無料会員の場合プライベートリポジトリは1つだけしか使えないなど制限も存在します． そこで，ローカルエリアネットワーク内にプライベートレジストリを作ってみました．またこの記事はある程度Dockerについての知識があることを前提に作っているので，Dockerやプライベートリポジトリについての解説は行いません． 構築 以下ではDockerがインストール済みの環境を用いて行きますので，あらかじめDockerをインストールしておいてください．本記事ではサーバ，クライアント共にUbuntu 16.04 LTSを使用しています． プライベートリポジトリの構築 以下の公式ドキュメントに
ラーニングパスを活用して効率的に学び始めよう ! - 変化を求めるデベロッパーを応援するウェブマガジン | AWS
builders.flash 読者の皆さん ! こんにちは ! シニアテクニカルトレーナーの吉田慶章です。 今回は「勉強方法」に関する記事を書いていきたいと思います。 Here We Go ===┌(･_･)┘ 新人エンジニアとして入社をしたり、部署異動や転職をしたり、新しい技術を学ぶ機会は誰しもあるのではないでしょうか ? 例えば「フロントエンド技術」や「インフラ技術」を新しく学び始めた人もいるでしょう。また AWS で言えば「サーバーレス技術」や「コンテナ技術」や「機械学習」を新しく学び始めた人もいるでしょう。 そのときに皆さんは「どのように」新しい技術を学びますか ? 以下に代表的なものを挙げてみました。 書籍を読む (体系的に学べて良いですよね !) チュートリアルを試す (手を動かして体験することは重要ですよね !) トレーニングを受講する (講師からわかりやすく学べますよね !
中学・高校数学で学ぶ、数学×Pythonプログラミングの第一歩
中学・高校数学で学ぶ、数学×Pythonプログラミングの第一歩：数学×Pythonプログラミング入門 「Pythonの文法は分かったけど、自分では数学や数式をプログラミングコードに起こせない」という人に向けて、中学や高校で学んだ数学を題材に「数学的な考え方×Pythonプログラミング」を習得するための新連載がスタート。連載コンセプトから、前提知識、目標、本格的に始めるための準備までを説明する。 連載目次 この連載では、中学や高校で学んだ数学を題材にして、Pythonによるプログラミングを学びます。といっても、数学の教科書に載っている定理や公式だけに限らず、興味深い数式の例やAI／機械学習の基本となる例を取り上げながら、数学的な考え方を背景としてプログラミングを学ぶお話にしていこうと思います。 今回は、それに先だって、プログラミングを学ぶ上で数学を使うことのメリットや、Pythonでどのよう
Linuxの多様性なんてデメリットでしかない
言い換えるなら、多様性が各種設定を難しくし、普及を妨げているってこと。 ディストリビューションの違いはもちろん、同じディストリであってもバージョンの違い、更に同じバージョンであってもインストールするパッケージの違いがあるお陰で、Windowsやmacみたく 「普通はこの手順で解決、もし解決しなかったら…」 みたいなハウツーが成立し得ない。 それどころか、あらゆる手順が 「俺んとこではこれでうまく行ったぜ？」 レベルの参考資料にしかならない。 だからLinuxを扱う者はこれを踏まえた上で、トラブルを基本自力解決できる事が、事実上の最低レベルとして求められる。 結果、今日も世界のどこかで 「俺は別に、OSの勉強がしたくてLinux触ってるんじゃねえ！」 という初心者の叫びが聞こえてくると。 もしこれが同じUNIX系OSでも*BSDであれば、Linuxのディストリビューションに当たるものは事実上
なんでマイクロソフトは死ななかったのか？ - YAMDAS現更新履歴
www.nytimes.com マイクロソフトは長年大きな失敗を犯したが、今ではまたテック界のスーパースターに返り咲いていることについての記事だが、これはかつて↓という文章を訳したワタシ的には取り上げないといけないでしょうね。 www.yamdas.org ポール・グレアムが原文を書いたのは2007年だが、確かに当時マイクロソフトは明らかにイケてなかった。「悪の帝国」イメージも健在だったし、この記事ではマイクロソフトの暗黒時代をゼロ年代半ばから2014年までとしているが、「ジョークのオチに成り下がった」という表現が感じをつかんでいる。 しかし、今では再びテック界のスーパースターなわけで、ほとんどすべてに失敗しても企業再生は可能ということなのか、それとも独占企業というものはかくも殺しにくいものなのか（あるいはその両方か）。 これは現在いろいろと憎悪の対象になっている（日本でのみ GAFA と
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