GPU算力调度入门指南

阶段一 · GPU调度基础认知

先理解GPU资源、AI加速卡、任务调度系统和常见调度策略，建立算力调度的基本框架。

你将掌握

• 理解GPU资源、任务和调度策略关系
• 知道AI加速卡进入Kubernetes后的管理方式
• 能识别训练与推理调度的基础差异

推荐先读算力卡是什么？GPU、NPU与AI加速卡的区别和应用场景从GPU资源和调度系统基础建立算力调度认知。

继续学习

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阶段二 · 资源池与统一调度平台

继续学习异构算力、统一调度平台、GPU资源策略和节点资源池治理。

你将掌握

• 理解资源池、节点池和统一调度平台关系
• 能说明异构算力接入和治理重点
• 知道平台如何承接资源隔离和容量规划

推荐先读异构算力调度平台建设方案：GPU、NPU与CPU统一管理从资源池视角理解异构算力如何统一纳管。

继续学习

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阶段三 · 队列、配额与利用率治理

围绕训练任务队列、配额、抢占、公平调度、资源碎片和显存利用率建立治理能力。

你将掌握

• 理解队列、配额、抢占和公平调度机制
• 能识别资源碎片和显存利用率问题
• 知道如何用指标观察算力成本和效率

推荐先读GPU训练任务队列设计：排队、抢占与公平调度从队列和配额进入多团队算力治理实践。

继续学习

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阶段四 · 平台选型与落地评估

最后进入GPU调度管理平台选型、PoC检查和企业级算力平台落地判断。

你将掌握

• 能构建GPU调度平台选型和PoC检查项
• 理解企业级算力平台的落地边界
• 知道如何结合成本、隔离和运维评估方案

推荐先读GPU调度管理平台怎么选？核心能力与PoC检查清单从平台选型维度建立GPU算力平台评估清单。

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