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《GPU集群性能剖析与瓶颈定位》
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GPU集群性能剖析与瓶颈定位
📚 共计 30 章节
01
GPU集群概述
定义与演进 · 典型架构 · 应用场景
AI训练
科学计算
图形渲染
02
性能指标与度量
TFLOPS · 显存带宽 · 监控工具 · 基准测试
nvidia-smi
DCGM
Prometheus
03
计算瓶颈分析
SM占用率 · Tensor Core · CPU-GPU协同 · Nsight
算子剖析
Nsight Compute
04
显存瓶颈定位
容量/带宽 · 碎片化 · 泄漏检测 · 统一内存
显存交换
内存泄漏
05
网络瓶颈诊断
Fat-Tree · NCCL/MPI · AllReduce · 拥塞与丢包
Dragonfly
集合通信
06
存储瓶颈分析
Lustre · GPFS · DataLoader · IOPS/带宽
分布式存储
缓存策略
07
负载均衡与调度
Slurm · Kubernetes · 拓扑感知 · 动态调整
资源分配
GPU调度
08
能耗与散热瓶颈
功耗监控 · Power Capping · 降频 · 绿色计算
散热效率
功耗平衡
09
软件栈瓶颈
CUDA版本 · PyTorch/TF调优 · 容器开销
驱动兼容
框架性能
10
端到端性能剖析
全链路追踪 · 瀑布图 · 根因定位 · LLM案例
大语言模型
实战
11
GPU集群基准测试
MLPerf · HPL · HPCG · 设计原则
基准测试
对比分析
12
单节点性能优化
CUDA优化 · 共享内存 · 算子融合 · 混合精度
Bank Conflict
自动调优
13
多节点通信优化
NCCL调优 · NVLink · RDMA · 通信计算重叠
Ring/ Tree
RoCE
14
数据加载优化
TFRecord · WebDataset · 预处理流水线 · Alluxio
JuiceFS
分布式缓存
15
显存优化技术
Gradient Checkpointing · CPU Offloading · ZeRO
张量并行
流水线并行
16
自动混合精度训练
FP16/BF16/FP8 · Loss Scaling · AMP实战
精度权衡
性能加速
17
Profiling工具深度使用
Nsight Systems · Nsight Compute · PyTorch Profiler
TensorBoard
内核分析
18
可视化性能分析
Grafana + Prometheus · 实时告警 · 趋势分析
仪表盘
监控
19
常见性能陷阱
小Batch · 数据加载瓶颈 · 频繁同步 · 日志开销
陷阱排查
优化建议
20
案例:ResNet-50训练剖析
单卡到多卡 · 数据并行 · 瓶颈定位全过程
计算机视觉
扩展性
21
案例:GPT模型训练剖析
大模型挑战 · 3D并行 · 显存通信平衡
DP+TP+PP
大语言模型
22
案例:科学计算性能剖析
分子动力学 · CFD · GPU加速评估
模拟
HPC
23
自动化瓶颈检测
规则检测 · 机器学习预测 · 自适应调优
AI辅助
自动优化
24
集群容量规划
性能建模 · Strong/Weak Scaling · 成本权衡
扩展性
预测
25
故障诊断与恢复
ECC错误 · XID · 网络故障 · 自动恢复
硬件故障
容错
26
安全与隔离
多租户 · MIG · vGPU · 数据隐私
隔离
安全
27
前沿技术
NVLink-C2C · CXL · 存算一体 · 光子计算
互联
架构
28
性能优化方法论
PDCA · 回归测试 · 团队协作 · 知识沉淀
流程
持续改进
29
综合实战:性能剖析平台
工具链集成 · 自动化报告 · 持续优化
平台构建
DevOps
30
课程总结与展望
核心回顾 · 优化趋势 · 学习路径
总结
未来
所属VIP或分类
同VIP:AI训练任务调度与GPU资源优化实战
同VIP:AI训练显存规划与内存优化实战
同VIP:CUDA显存管理与NCCL通信协同优化