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《Linux GPU集群运维从零到精通》
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本课程属于:025-系统化实战技能
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Linux GPU集群运维从零到精通
共计 30 章节
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01
课程导入
学习目标 · 课程结构 · GPU集群运维的挑战与价值
课程导入
学习目标
02
Linux基础回顾
文件系统 · 权限管理 · 进程管理
Linux
基础回顾
03
GPU硬件与驱动
GPU架构 · NVIDIA驱动安装与验证 · CUDA Toolkit配置
GPU
硬件
04
GPU虚拟化与容器化
Docker与NVIDIA Cont… · Kubernetes GPU调度
GPU
虚拟化
05
集群架构设计
计算节点 · 存储 · 网络拓扑
集群架构设计
计算节点
06
集群管理工具
Slurm作业调度系统安装 · 配置与基本使用
集群管理工具
Slurm
07
作业管理
作业提交 · 监控 · 优先级
作业管理
作业提交
08
GPU监控与性能分析
nvidia-smi · DCGM · Prometheus与Grafana…
GPU
监控
09
性能优化
GPU利用率提升 · 显存优化 · 多卡通信(NVLink/Infini…
性能优化
GPU
10
存储系统
并行文件系统(Lustre/GPFS… · 共享存储配置与性能调优
存储系统
Lustre/GPFS
11
网络配置
InfiniBand与RoCE · IPoIB · 网络性能测试与调优
网络配置
InfiniBand
12
集群安全
用户认证 · 权限隔离 · 防火墙与安全加固
集群安全
用户认证
13
故障排查
常见硬件故障 · 驱动问题 · 作业失败诊断与日志分析
故障排查
常见硬件故障
14
日志管理
系统日志 · 作业日志 · 审计日志的收集与分析
日志管理
系统日志
15
备份与恢复
配置备份 · 作业数据备份 · 灾难恢复策略
备份
恢复
16
集群自动化
Ansible自动化部署与配置管理
集群自动化
Ansible
17
集群扩展
动态添加节点 · 资源扩容与缩容
集群扩展
动态添加节点
18
多集群管理
联邦集群 · 统一调度与跨集群作业
多集群管理
联邦集群
19
GPU集群在AI训练中的应用
分布式训练框架(Horovod · PyTorch DDP)与集群配置
GPU
AI
20
GPU集群在科学计算中的应用
MPI并行计算环境配置与优化
GPU
集群
21
容器化深度学习平台
JupyterHub · Kubeflow等平台部署
容器化深度学习平…
JupyterHub
22
集群计费与配额
资源配额管理 · 计费系统实现
集群计费
配额
23
高可用设计
管理节点高可用 · 调度器高可用 · 存储高可用
高可用设计
管理节点高可用
24
性能基准测试
GPU性能测试(如MLPerf) · 集群整体性能评估
性能基准测试
GPU
25
常见问题与解决方案
驱动冲突 · 显存泄漏 · 网络拥塞等
常见问题
解决方案
26
集群运维最佳实践
日常巡检 · 预防性维护 · 变更管理
集群运维最佳实践
日常巡检
27
实战案例
搭建一个8节点GPU集群并运行深度学…
实战案例
GPU
28
实战案例
处理一次GPU故障导致作业中断的完整…
实战案例
GPU
29
综合项目
设计并实施一个满足科研需求的GPU集…
综合项目
GPU
30
课程总结
知识体系回顾 · 进阶学习路径与认证推荐
课程总结
知识体系回顾
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