随着人工智能技术的飞速发展，GPU 在支撑 AI 应用高效运转过程中扮演着越来越重要的角色。然而，随之而来的是对 GPU 运维和管理的巨大挑战。如何在保证高效计算的同时，减轻这些压力？这成为了 IT 运维团队亟待解决的问题。
在传统的 Kubernetes 环境中，为了支持 GPU 设备调度，我们需要执行一系列复杂的操作：安装 NVIDIA 驱动、配置 nvidia-docker、部署 GPU 设备插件等等。如果你还需要监控 GPU 资源的使用情况，那么可能还需要安装 DCGM exporter 和 Prometheus 等监控工具。每一个环节的增加，都意味着运维压力的增大。为了简化这一过程，Nvidia 推出了 GPU Operator，一个自动化管理工具，它能够自动识别并安装所有必要的 Nvidia 组件。
在实际操作中，许多故障并不会按照预期的路径触发警报并被检测出来。为了准确诊断问题，我们需要深入理解系统运行的技术原理，这样才能更有效地定位故障源头并进行修复。GPU Operator 作为一个广泛使用的 GPU 管理工具，能够协助解决高达 80% 的 GPU 软件运行故障。掌握其技术原理对于用户在遇到 GPU 问题时，能够快速锁定问题并进行有效解决至关重要。GPU Operator 具有 6 大核心功能，分别包括：
- NVIDIA 设备插件：通过设备插件机制，将 GPU 资源公开给 Kubelet，以便进行调度。
- NVIDIA 容器工具包：在容器化环境中实现与 GPU 的交互。
- GPU 驱动程序：Nvidia 驱动程序组件，允许从容器中进行驱动安装。
- NVIDIA GPU 功能发现（NFD 和 GFD）：自动检测并标记启用 GPU 的节点。
- NVIDIA DCGM GPU 监控：采集关键的 GPU 性能指标。
仅仅掌握 GPU Operator 的功能是不足以应对故障排除的挑战的，我们深知理论与实践之间的鸿沟。因此，在课程中，我们的资深讲师将带领大家一步步安装GPU Operator，深入讲解每条命令的原理，揭示它们的工作机制。我们不仅提供解决问题的方法，还传授解决问题的思路，并提供常见的故障排除指南，以便你在遇到问题时能够迅速定位并有效解决。
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