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《GPU集群资源编排与调度实战》
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集群部署:GPU资源调度实战
📚 共计 30 章节
01
GPU资源调度概述
为什么需要GPU调度 · 虚拟化与共享技术 · K8s+Volcano vs Slurm
概念
对比
02
环境准备
NVIDIA驱动 · CUDA Toolkit · Docker & Container Toolkit
安装
配置
03
Kubernetes集群搭建
kubeadm部署 · GPU节点标签 · NVIDIA Device Plugin
K8s
GPU
04
Volcano调度器入门
架构 · Queue/PodGroup/Job · 部署 & 第一个GPU Job
Volcano
入门
05
GPU资源声明与限制
limits/requests · MIG配置 · Time-Slicing共享
资源
共享
06
Volcano高级调度策略
Gang Scheduling · Fair Sharing · 优先级与抢占
调度
策略
07
监控与日志
Prometheus+Grafana · kubectl top · DCGM Exporter
监控
GPU
08
存储与数据管理
PV/PVC · NFS/CephFS · 训练数据 & Checkpoint持久化
存储
数据
09
分布式训练框架集成
PyTorch DDP · Horovod · Volcano分布式训练
训练
分布式
10
CI/CD与MLOps
GitLab CI/CD · Kubeflow Pipeline · 自动部署与回滚
MLOps
CI/CD
11
多租户与资源隔离
Namespace · ResourceQuota · LimitRange · RBAC
多租户
隔离
12
弹性伸缩
Cluster Autoscaler · Volcano弹性调度 · Spot实例
弹性
伸缩
13
GPU节点运维
故障排查 · GPU健康检查 · 驱动升级与回滚
运维
GPU
14
网络优化
RDMA/InfiniBand · Network Policy · 多网卡绑定
网络
高性能
15
成本优化
GPU利用率 · 碎片整理 · CPU+GPU混合调度
成本
优化
16
Slurm基础
架构 · 安装配置 · 第一个GPU作业
Slurm
入门
17
Slurm GPU管理
GRES配置 · GPU类型绑定 · 独占与共享
Slurm
GPU
18
Slurm高级特性
Job Array · 依赖关系 · QoS & Fairshare
Slurm
高级
19
Slurm与K8s混合调度
混合调度场景 · 双集群方案 · 统一资源视图
混合
调度
20
GPU虚拟化深度
vGPU原理 · MIG vs 直通 · 性能对比与选型
虚拟化
深度
21
容器化GPU应用优化
Dockerfile最佳实践 · 镜像瘦身 · 多阶段构建
容器
优化
22
大规模训练稳定性
Checkpoint & Resume · ELK/Loki · 告警规则
稳定性
训练
23
推理服务部署
TensorRT · Triton · Service/Ingress · A/B测试
推理
部署
24
GPU资源配额管理
动态配额 · 超卖策略 · 配额审计与报表
配额
管理
25
安全与合规
容器安全扫描 · GPU节点加固 · 审计日志
安全
合规
26
性能调优
Nsight Systems · CUDA Graph · 数据加载Pipeline
调优
性能
27
多云与混合云
K8s Federation · Cluster API · 跨集群调度
多云
混合云
28
故障演练与混沌工程
Chaos Mesh · GPU故障注入 · 恢复SLA验证
混沌
演练
29
案例实战
AI平台GPU调度改造 · Slurm迁移Volcano踩坑
实战
案例
30
总结与展望
DPU/CXL/算力网络 · 认证与学习路径推荐
趋势
展望
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