企业实训｜Nvidia智算集群技术实训方案-某算力基础设施与服务提供商

模块一:网络架构与技术栈

1.1智算集群整体架构认知

• 计算集群的发展与挑战 (传统数据中心 vs 智算中心的本质差异 )

• 基于 NV 的L0集群基础建设介绍（AI 服务器节点、风冷液冷，服务器机柜）

• 大模型训练对基础设施的特殊要求(周期性爆发写入、低延迟通信)

1.2 NV算力资源的网络关键技术

• InfiniBand vs RoCE:性能对比与选型依据(带宽、延迟、丢包容忍度)

• RDMA技术原理:零拷贝、内核旁路如何提升效率

• NVLink、PCIe拓扑:节点内GPU互联的带宽瓶颈分析

• PFC(优先级流控)与ECN(显式拥塞通知)配置要点

• 模块二:组网设计与实战

模块二:组网设计与实战

1.3 网络拓扑设计

• Rail-optimized拓扑 vs 传统Spine-Leaf的区别

• 万卡 AI 集群建设挑战、交付与测试

• NV Blackwell 与 NVL72 超节点演进（集群与互联）

• 案例: xAl十万卡集群的组网方案

1.4 实验1:集群性能分析与测试

• 环境准备:配置IB网卡IP、验证RDMA功能

• 使用ib_write_bw/ib_read_bw测试双向带宽

• 使用perftest工具验证延迟指标

• 对比TCP vs RDMA的性能差异

• 动手目标:理解RDMA的性能优势,掌握基础测试工具

ASR、NLP、自然语言生成

TTS

模块三:存储需求与架构设计

2.1 大模型全流程的存储需求

• 训练阶段:数据集加载(TB级顺序读)、Checkpoint保存(周期性爆发写)

• 推理阶段:模型参数加载、KV Cache的内存-存储协同

• 存储性能三要素:IOPS、带宽、延迟的权衡

• 痛点分析:大模型 CKPT优化手段

2.2 高性能存储架构设计

• 训练存储优化方案与训练流程的存储分析（数据湖与存储加速）

• 训练数据加载与存储优化与存算架构的思考

• GPUDirect Storage:绕过CPU直接访问存储的原理

• 多级缓存体系:内存-NVMe-并行文件系统的数据流设计

模块四:存储性能测试

2.3 实验2:本地存储与缓存优化

• NVMe性能测试:FIO工具模拟顺序读写、随机IOPS

• 配置tmpfs作为训练数据缓存层

• 使用GPUDirect Storage API加速数据加载(模拟场景)

• 监控工具:iostat、nvme-cli的使用

2.4 案例研讨:存储瓶颈排查

• 实际案例1:训练启动慢,如何定位是网络还是存储问题?

• 实际案例2:Checkpoint保存导致训练卡顿的优化方案

• 小组讨论:如何设计存储架构应对碎片化读写?

模块五:千卡集群交付流程

3.1 硬件选型与规划

• GPU选型:A100 vs H100 vs H20的算力/功耗/成本对比

• 网络设备选型:IB交换机的端口密度、收敛比计算

• 服务器配置:CPU/内存/NVMe的配比原则

3.2 集群建设全流程

• 需求分析→方案设计→硬件到货→上架布线→系统安装→功能验证

• 硬集与软集的区别:物理组装 vs 软件配置的职责划分

• 痛点:如何避免硬件批次差异导致的兼容性问题?

• 案例:某千卡集群交付复盘

模块六:自动化部署

3.3 IB网络自动化配置

• 拓扑发现:使用ibnetdiscover生成网络拓扑图

• 自动化工具:Ansible Playbook批量配置IB参数

• UFM架构与功能

• 软件架构:管理节点+Agent部署模式

• 核心功能:拓扑可视化、性能监控、固件升级

• 对外接口:REST API、CLI、Prometheus集成

3.4 实验3:IB网络配置与UFM监控

• 手动配置IB子网管理器(OpenSM)

• 使用ibdiagnet诊断链路状态

• 演示UFM界面(视频/截图,受限于无交换机)

• 编写Ansible脚本批量修改MTU、速率等参数

• 动手目标:掌握IB网络的基础运维命令

模块七:NCCL原理与调优

4.1 NCCL通信原理

• 集合通信操作:AllReduce、AllGather、ReduceScatter的区别

• NCCL的通信算法:Ring、Tree、Ring+Tree的适用场景

• 通信协议:Simple vs LL vs LL128的性能差异

• 原理图解:单机8卡AllReduce的数据流向

4.2 NCCL环境变量详解

• 核心变量:NCCL_ALGO、NCCL_PROTO、NCCL_NTHREADS、NCCL_MIN_NCHANNELS

• 网络相关:NCCL_IB_DISABLE、NCCL_SOCKET_IFNAME、NCCL_NET_GDR_LEVEL

• 调试变量:NCCL_DEBUG、NCCL_DEBUG_SUBSYS

模块八:NCCL性能测试与优化

4.3 实验4:单机多卡NCCL测试

• 使用nccl-tests测试单机8卡AllReduce带宽

• 对比NVLink vs PCIe的通信性能

• 调整NCCL环境变量观察性能变化

• 使用nsys/Nsight Systems分析通信瓶颈

• 常见问题:GPU看得到但NCCL初始化失败的排查思路

4.4 疑难问题研讨

• 问题1:网络不丢包,但AllReduce带宽达不到设计值

• 排查思路:检查NCCL_ALGO、确认IB链路状态、验证GPU拓扑

• 问题2:GPU利用率90%+但训练慢

• 分析方法:区分计算bound vs 通信bound vs IO bound

5.1  大模型训练任务和推理任务的混跑的碎片化解决方案

• 分层解决方案（技术栈）

• 第一层：硬件与系统级隔离

• 第二层：运行时级调度与抢占

• 第三层：框架级优化与自适应

• 一个典型的混合部署策略示例

5.2  训练出错，快速判断算法问题还是硬件问题的一站式解决方案

• 硬件问题的典型特征

• 算法/代码问题的典型特征

• 系统性排查步骤（实战流程）

5.3 如何处理慢节点拖累整个集群的问题？

• 短期应急（止血） 重启任务/节点

• 中期优化（治标） 资源隔离与保障

• 长期预防（治本） 建立硬件健康度基线

5.4 GPU 利用率“看起来很高”，但训练效率依然很低，nvidia-smi 显示 GPU Util 90%+，实际每 step 时间明显偏慢

• 内存带宽瓶颈（最常见）

• 现象：计算强度低，GPU大部分时间在访存而非计算

• 低效内核或过多小内核

• 现象：大量微小操作，内核启动开销占主导

• NVLink瓶颈（数据加载/通信）

• 现象：数据从CPU到GPU传输成为瓶颈

• 动态/条件执行（分支发散）

• 现象：存在大量if-else、不同长度的序列处理

• 显存竞争/频繁分配释放

• 现象：大量临时张量创建和销毁

• PyTorch/TensorFlow特定问题

• 常见陷阱：torch.no_grad()缺失导致保留计算图

• .item()、.cpu()等同步操作

• 非必要地频繁调用.cuda()

• 自动混合精度（AMP）配置不当

• 系统化排查步骤

模块九:容器化部署

5.5 容器环境搭建

• Docker vs Singularity/Enroot在HPC场景的选择

• NVIDIA Container Toolkit原理:如何让容器访问GPU

• 镜像构建:基础镜像+CUDA+PyTorch+训练代码的层次

• 网络命名空间:容器内如何使用宿主机IB网络

5.6 实验5:容器化部署大模型

• 拉取NGC官方PyTorch镜像(离线环境需提前准备tar包)

• 编写Dockerfile安装依赖(transformers/flash-attention等)

• 使用docker run启动容器并挂载数据集

• 运行某小尺寸模型测试训练流程

• 动手目标:掌握生产级容器启动命令的编写

模块十:单机多卡训练

5.7模型训练实战

• 使用torchrun启动多卡训练(DistributedDataParallel)

• 监控工具:nvidia-smi、dcgm-exporter实时查看GPU状态

• 训练日志分析:loss曲线、吞吐量(samples/s)、MFU计算

• 常见错误:CUDA OOM、通信超时的快速定位

5.8实验6:单机8卡模型训练

• 运行某小尺寸LLM预训练任务(尺寸视内存而定)

• 调整batch size/gradient accumulation观察显存占用

• 使用tensorboard可视化训练曲线

• 性能对比:单卡 vs 8卡的加速比分析

• 挑战任务:尝试开启混合精度训练(AMP)

模块十一:基线性能测试

6.1 测试方案设计

• 测试维度:计算性能、通信带宽、存储IOPS

• 测试工具链:

• GPU计算:CUDA Samples、cuBLAS benchmarks

• 网络:nccl-tests、ib_write_bw、SHARP测试

• 存储:FIO、IOR

• 验收标准制定:如何设定合理的性能基线?

6.2 实验7:GPU基线性能测试

• 运行CUDA Samples中的bandwidthTest、deviceQuery

• 使用HPL/HPCG测试峰值算力

• GPU Burn压力测试:长时间满载运行检测稳定性

• 静默错误检测:使用dcgm-diag的诊断功能

• 记录:整理测试数据形成测试报告模板

模块十二:稳定性与故障注入

6.3 稳定性测试方法

• 长时间负载测试:72小时连续训练任务

• 故障注入:模拟GPU掉卡、网络抖动场景

• MFU(Model FLOPs Utilization)测试:计算有效算力利用率

6.4 案例研讨:故障排查实战

• 案例1:训练中途loss突然变NaN,如何判断是算法还是硬件?

• 案例2:慢节点拖累全局,如何快速定位异常节点?

• 小组讨论:制定自己的故障响应SOP

模块十三:运维工具与监控

7.1 运维工具体系

• UFM深度实践:

• 部署架构:HA模式、数据库选择

• 监控指标:链路流量、错误计数、温度/功耗

• 告警配置:如何设置阈值避免误报

• API集成:通过REST接口对接运维平台

• DCGM(Data Center GPU Manager):

• 架构:Host Engine + Agent模式

• 健康检查:周期性诊断GPU状态

• 与Prometheus/Grafana集成实现可观测性

7.2 实验8:运维工具部署与监控

• 部署DCGM并配置Exporter

• 编写Grafana Dashboard展示GPU指标

• 模拟故障:拔掉光模块观察UFM告警(视频演示)

• 使用dcgmi命令行工具查询GPU健康状态

• 智算中心光模块故障率高，如何通过带内监控提前预测光模块失效

• 动手目标:搭建一套可用的监控系统

模块十四:混合调度与高级话题

7.3 资源调度与隔离

• Slurm vs Kubernetes在AI集群的适用性

• GPU共享与MIG(Multi-Instance GPU)技术

• 训练任务(独占) vs 推理任务(零散)的资源隔离策略

• 痛点:碎片化问题如何通过调度器解决?

7.4 国产芯片混合组网

• 华为昇腾、海光与英伟达的生态差异

• 混合算力中心架构设计:网络隔离 vs 统一调度

• 挑战:驱动版本管理、框架适配的复杂度

7.5 推理架构设计

• 并行策略:Tensor Parallelism vs Pipeline Parallelism

• Prefill-Decode分离架构

• 推理框架:vLLM、TensorRT-LLM、FasterTransformer对比

• 案例:如何实现毫秒级推理延迟

模块十五:验收标准与实操

8.1 交付验收流程

• 验收文档模板:测试清单、性能报告、问题跟踪表

• 功能验收:计算/网络/存储各模块Checklist

• 性能验收:基线对标、SLA达标确认

• 文档交付:运维手册、故障处理手册、培训材料

• 测试用例

• 建设完成后，如何验证网络性能？

• 计算并验收模型算力利用率

8.2 实验9:模拟验收测试

• 按照标准流程执行全套测试:

• GPU计算性能

• NCCL通信带宽

• 存储IOPS

• 模型训练端到端

• 填写测试报告

• 角色扮演:分组模拟甲方-乙方验收场景 

模块十六:综合答疑与总结

8.3 疑难问题集中解答

• 重点解答学员提交的问题(结合前7天内容)

• 重点问题深度剖析:

• 光模块故障预测(带内监控、DOM数据分析)

• 链路性能下降对训练的影响量化

• 版本管理最佳实践(容器化+版本锁定)

8.4 课程总结与展望

• 知识体系回顾:从硬件到软件、从建设到运维的完整链条

• 推荐学习资源:NVIDIA官方文档、开源社区、行业白皮书

• 职业发展建议:从实施工程师到架构师的成长路径

8.5 结业考核

• 涵盖关键知识点(20题选择+5题简答)