KVM 虚拟化是什么？

虚拟机中某些计时系统（如时间戳记计数器）本身是虚拟的。从 TSC 寄存器读取数据可能会导致系统性能的下降，从而导致读取结果不准确和时间倒退。为解决上述这些在虚拟化中时钟的问题，常见的 Hypervisor 诸如 KVM 和 XEN 都提供了自己的计时系统 PVclock。而在 LINUX 内核中，则有一组驱动程序来提供一个通用接口，这个接口的实现可以是一条指令，也可以从特殊的内存位置或寄存器中读取，我们将这个接口称为 “时钟源” (clocksource)。

Amazon SageMaker 是一项全托管服务，能够帮助开发人员与数据科学家快速、轻松地构建、训练并部署任意规模的机器学习 (ML) 模型。在本文中，我们将重点介绍在 Amazon SageMaker 上进行训练时，能够切实提高 I/O 以优化 GPU 性能的通用型技术。这些技术方法具有良好的普适性，不对基础设施或深度学习框架本身做出任何要求。通过优化 I/O 处理例程，整个 GPU 训练中的性能提升最多可提升至 10 倍水平。

在某些高性能计算场景中，客户会同时使用到 CPU 实例和 GPU 实例，这样就需要创建两个 ParallelCluster 集群。而 ParallelCluster 则要求到两个集群的主节点上分别提交任务，这种情况下，如果客户要使用 ParallelCluster ，必须需要修改程序，不仅耗时耗力，而且需要改变用户原来的使用习惯。Slurm +ParallelCluster 多集群解决方案，在两个 ParallelCluster 集群前面增加一个管理节点，通过该管理节点可以提交任务到任意集群，这样客户的程序可以运行在管理节点上，不需要做任何改变。

在很多情况下，尤其是在云应用管理的场景中，需要对 Auto Scaling Group 里的 EC2 在启动和停止时执行一些特定的操作，从而实现定制化的功能，满足业务上的需求。本文介绍的解决方案是通过利用 Auto Scaling Group 生命周期功能，判断外部状态信息，结合 Amazon Systems Manager 登陆实例，执行特定的命令或脚本来实现对有状态应用的管理，满足上述业务上的需求。