课程导入：GPU资源调度与性能调优的重要性

为什么GPU资源调度与性能调优如此关键

现代计算负载——从大规模深度学习训练到实时推理、从科学计算到图形渲染——越来越依赖GPU提供的并行计算能力。然而，一块价值数万元的GPU如果利用率长期低于30%，其实际算力贡献甚至不如一台配置合理的CPU服务器。根据MLPerf等基准测试的公开数据，在未经调优的分布式训练集群中，GPU平均利用率往往只有40%～60%，而经过系统化调优后，这一数字可以稳定提升至85%以上。

资源调度与性能调优解决的是两个不同层面但又紧密关联的问题：资源调度关注“如何把合适的GPU资源在合适的时间分配给合适的任务”，解决的是分配问题；性能调优关注“给定一块GPU，如何让任务跑得更快、更省显存”，解决的是执行问题。两者共同决定了你的GPU集群到底能输出多少有效算力。

学习目标：学完这门课你能做什么

本课程不追求面面俱到的理论堆砌，而是围绕实际工作中最高频的GPU管理场景，帮助你建立一套从观测→分析→决策→优化→验证的完整方法论。具体而言，完成本课程后你将具备以下能力：

• 精准观测：熟练使用 nvidia-smi、Nsight Systems、DCGM 等工具，快速定位GPU利用率低、显存瓶颈、PCIe带宽受限、SM占用不均等典型问题。
• 科学调度：理解Kubernetes + Device Plugin、Slurm + GPU分区、以及Ray等框架的GPU调度原理，能够根据任务特征（训练/推理/数据并行/流水线并行）设计合理的资源分配策略。
• 深度调优：掌握CUDA内核优化（内存合并访问、共享内存使用、Occupancy配置）、PyTorch/深度学习训练调优（DataLoader瓶颈、混合精度、梯度累积）、以及多卡通信优化（NCCL调优、拓扑感知）等核心技能。
• 容量规划：基于历史监控数据，对GPU集群的扩缩容、任务排队时间、碎片整理等做出有数据支撑的决策。

课程框架：四大模块递进式学习

整个课程共30章，按照“基础→进阶→实战→案例”的逻辑组织为四大模块。每个模块之间既有知识递进关系，又相对独立，你可以根据实际工作需要选择性深入。

典型场景：一个真实的生产案例

某互联网公司的推荐模型训练团队反馈，其8卡A100训练任务经常出现“GPU利用率只有50%左右，但显存已经快满了”的现象。通过nvidia-smi dmon监控发现，GPU的SM（流式多处理器）利用率波动剧烈，而显存带宽利用率长期低于30%。进一步使用Nsight Systems抓取kernel执行时间线后发现：

Time (%)  Total Time (ns)  Calls  Avg (ns)  Name
--------  ---------------  -----  --------  ----
   68.2%      1,284,320     120   10,702    memcpyHtoD (Host to Device)
   18.5%        348,210      45    7,738    vectorized_elementwise_kernel
    8.3%        156,890      30    5,229    cudaMemcpyAsync (Device to Device)
    5.0%         94,120      12    7,843    reduce_kernel