1. 镜像 Tag 标识的含义 base/cuda: 包括 CUDA 运行时 runtime: 在 base 的基础上，新增了 CUDA math 库和 NCCL、cuDNN 运行时 devel: 在 runtime 的基础上，新增了头文件和用于构建 CUDA 镜像的开发工具，对于多阶段构建特别有用 cuddn: 在上面基础上，新增了 cuDNN 神经网络加速库 py3: Python 3 环境 2. CUDA 镜像 镜像 AMD64 镜像大小 ARM64 镜

1. 内存对齐 结构体内字段，从大到小排列 减少内存占用 安装 fieldalignment 工具 1 go install golang.org/x/tools/go/analysis/passes/fieldalignment/cmd/fieldalignment@latest 分析并修复内存对齐 1 2 3 4 5 6 7 8 9 fieldalignment -fix ./... /Users/shaowenchen/Code/app/config/config.go:136:14: struct with 32 pointer bytes could be 24 /Users/shaowenchen/Code/app/config/config.go:150:11: struct of size 96 could be 88 /Users/shaowenchen/Code/app/config/config.go:166:14: struct of size 152 could be 144 /Users/shaowenchen/Code/app/config/config.go:194:12: struct with 80 pointer bytes could be 72 /Users/shaowenchen/Code/app/config/config.go:209:12: struct with 56 pointer bytes could be 40 /Users/shaowenchen/Code/app/dao/gormx/gorm.go:12:13: struct with 16 pointer bytes could be 8 /Users/shaowenchen/Code/app/dao/gormx/entity/cluster.go:5:14: struct with 128 pointer bytes could be 104 查看 fieldalignment 进行

不同于 CentOS、Ubuntu，我们感受到 mv 比 cp 快；在使用 Dockerfile 构建镜像时，使用 Run cp 会比 Run mv 更快。本篇将给出相关的一些测试、验证的数据结果。 1. 测试准备 机器环境 Ubuntu 20.04.1 LTS 32C 125Gi 由于是生产机器，上面会有些负载，因此测试会有偏差。我会多次测试，等结果稳定

1. 容器的 ulimit 设置太小 报错信息: 1 2 3 4 5 6 7 CheckpointDir: /root/.obsutil_checkpoint OutputDir: /root/.obsutil_output runtime: mlock of signal stack failed: 12 runtime: increase the mlock limit (ulimit -l) or runtime: update your kernel to 5.3.15+, 5.4.2+, or 5.5+ fatal error: mlock failed 如果是 Docker 下，可以在启动时添加 ulimit 参数 1 docker run -it --ulimit memlock=-1 ... 如果是 Kubernetes 下，需要以特权模式启动 Pod 1 2 3 securityContext: privileged: true runAsUser: 0 在 yaml 配置中添加上面的片段，然后在启动脚

从调研数据来看，大家选择小集群的比较较高。下面是从节点数、节点配置角度提供的一份对比列表。 下面是选择少量大集群，还是多个小集群的对比列表: 特征 少量大集群 多个小集群 资源利用率 高 低 管理节点开销 低 高 资源伸缩范围 大 小 资源调度范围 大 小 应用间通信效率 高