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容器化GPU环境部署最佳实践

共计 30 章节
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01
课程导入
学习目标 · 课程结构 · GPU容器化概述与优势
课程导入学习目标
02
GPU基础与驱动
GPU架构简介 · NVIDIA驱动安装与验证
GPU驱动
03
容器技术基础
Docker核心概念 · 镜像与容器管理
容器技术基础Docker
04
NVIDIA容器工具包
安装nvidia-docker2或N…
NVIDIA容器工具包
05
GPU容器运行时
配置Docker使用nvidia运行… · 验证GPU可见性
GPU容器运行时
06
镜像选择与优化
选择合适的CUDA基础镜像 · 镜像分层与大小优化
镜像选择优化
07
CUDA版本管理
CUDA版本与驱动兼容性 · 多版本切换策略
CUDA版本管理
08
GPU资源限制
设置GPU数量 · 内存限制与共享策略
GPU资源限制
09
环境变量与配置
NVIDIA_VISIBLE_DEV…
环境变量配置
10
容器内深度学习框架
PyTorch/TensorFlow…
容器内深度学习框…PyTorch/Tens…
11
多GPU支持
多卡并行 · NCCL通信库配置
GPU支持
12
容器网络与存储
网络模式选择 · 数据卷挂载与权限管理
容器网络存储
13
监控与日志
GPU使用率监控 · 容器日志收集
监控日志
14
性能调优
GPU利用率优化 · I/O与内存瓶颈分析
性能调优GPU
15
安全与隔离
容器安全实践 · GPU资源隔离与配额
安全隔离
16
CI/CD集成
在持续集成流水线中构建和测试GPU容…
CI/CD集成
17
Kubernetes GPU支持
部署GPU节点 · 设备插件与调度
KubernetesGPU
18
Helm Chart部署
使用Helm管理GPU应用
HelmChart
19
常见问题排查
驱动不匹配 · CUDA错误 · 容器启动失败等
常见问题排查驱动不匹配
20
案例实战
部署一个GPU加速的推理服务
案例实战GPU
21
案例实战
训练任务容器化与分布式训练
案例实战训练任务容器化
22
案例实战
Jupyter Notebook G…
案例实战Jupyter
23
案例实战
视频处理与渲染的GPU容器化
案例实战GPU
24
最佳实践总结
镜像构建 · 资源管理 · 运维自动化
最佳实践总结镜像构建
25
进阶
GPU虚拟化与MIG技术
进阶GPU
26
进阶
使用Singularity/Appt…
进阶Singularity/…
27
进阶
GPU容器与云服务集成（AWS · GCP · Azure）
进阶GPU
28
综合项目
设计并部署一个完整的GPU容器化平台
综合项目GPU
29
课程回顾
核心要点 · 常见误区 · 学习路径建议
课程回顾核心要点
30
结课测试
综合测验与实战考核
结课测试综合测验