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容器化AI应用性能瓶颈排查实战

共计 30 章节
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01
课程导入
学习目标 · 课程结构 · 容器化AI应用性能问题概述
课程导入学习目标
02
容器基础
Docker与Kubernetes核… · 容器生命周期 · 资源限制
容器基础Docker
03
AI应用容器化
模型服务化 · GPU驱动与CUDA版本匹配 · 镜像优化
AI应用容器化
04
性能监控体系
Prometheus · Grafana · cAdvisor
性能监控体系Prometheus
05
日志与追踪
ELK/EFK · Jaeger · OpenTelemetry在容器AI…
日志追踪
06
CPU性能瓶颈
CPU利用率分析 · 线程调度 · NUMA架构影响
CPU性能瓶颈
07
内存性能瓶颈
内存泄漏检测 · OOMKilled排查 · 内存带宽优化
内存性能瓶颈内存泄漏检测
08
GPU性能瓶颈
GPU利用率 · 显存占用 · SM占用率
GPU性能瓶颈
09
存储性能瓶颈
I/O延迟 · 吞吐量 · 分布式存储（Ceph
存储性能瓶颈I/O
10
网络性能瓶颈
容器网络模型（CNI） · Service Mesh · RDMA与InfiniBand
网络性能瓶颈CNI
11
模型推理优化
TensorRT · ONNX Runtime · 模型量化与剪枝
模型推理优化TensorRT
12
数据加载瓶颈
DataLoader优化 · TFRecord/WebDatase… · 缓存策略
数据加载瓶颈DataLoader
13
分布式训练性能
Horovod · PyTorch DDP · 参数服务器架构
分布式训练性能Horovod
14
推理服务性能
Triton Inference S… · KServe · 自动缩放（HPA）
推理服务性能Triton
15
性能基准测试
MLPerf · Benchmark工具 · 自定义压测脚本
性能基准测试MLPerf
16
性能分析工具
perf · gprof · nsys
性能分析工具perf
17
容器编排性能
Kubernetes调度器 · 资源配额 · Pod亲和性
容器编排性能Kubernetes
18
集群级性能
节点池设计 · 弹性伸缩 · 混合部署策略
集群级性能节点池设计
19
常见性能问题案例
CPU饥饿 · 显存溢出 · 网络延迟抖动
常见性能问题案例CPU
20
性能调优方法论
瓶颈识别 · 假设验证 · 迭代优化
性能调优方法论瓶颈识别
21
性能优化最佳实践
镜像瘦身 · 启动加速 · 资源预留
性能优化最佳实践镜像瘦身
22
性能测试自动化
CI/CD集成 · 性能回归测试 · Golden Signals
性能测试自动化CI/CD
23
性能监控告警
告警规则设计 · 阈值设定 · 告警通知
性能监控告警告警规则设计
24
性能数据可视化
Grafana仪表盘设计 · 性能报告生成
性能数据可视化Grafana
25
性能问题应急响应
故障排查流程 · 根因分析 · 快速恢复
性能问题应急响应故障排查流程
26
云原生性能优化
Serverless · Spot实例 · 混合云策略
云原生性能优化Serverless
27
性能与成本平衡
资源定价 · 成本分析 · FinOps实践
性能成本平衡
28
综合实战
端到端性能排查项目（从监控到优化）
综合实战端到端性能排查项…
29
前沿技术
GPU共享 · MIG · vGPU
前沿技术GPU
30
课程总结
知识体系回顾 · 学习路径建议 · 持续学习资源
课程总结知识体系回顾