1月27-30日郑州，TsingtaoAI专家技术团队为某算力基础设施服务商交付NV智算集群技术实训。实训以英伟达H20服务器（8卡/台）和InfiniBand网络为核心，系统梳理硬件选型（H100 vs H20算力成本对比）、网络拓扑设计（Rail-optimized架构与万卡集群收敛比优化）、存储加速（GPUDirect Storage直连NVMe、多级缓存体系）等关键环节。重点突破NCCL通信库调优（Ring+Tree混合算法、LL128协议参数优化）、容器化部署（NVIDIA Container Toolkit深度集成）、及集群稳定性验证（72小时负载测试+故障注入模拟）。
针对行业高频痛点，深度解析“GPU利用率虚高”背后的内存带宽瓶颈、光模块失效的带内监控预测，以及国产昇腾/海光与NVIDIA混合组网的生态适配难题。通过Blackwell架构演进、MFU量化分析等前沿实践，将验收标准与实际运维场景深度结合，助力一线工程师从交付执行者向架构决策者跨越。
实训时长:4天,每天7小时
模块一:网络架构与技术栈
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
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
Day 1下午:存储架构与GPUDirect技术模块三: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?
Day 2上午:集群建设实战与自动化部署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
Day 2下午: NCCL通信库与性能优化模块七: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
Day 3上午:模型部署与训练实战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)
Day 3下午:集群测试与验收标准模块十一: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
Day 4上午:生产环境运维与高级调优模块十三: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
Day 4下午:交付验收与综合实战模块十五: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)
实验资源准备清单软件环境(需提前准备离线安装包):
操作系统:Ubuntu 22.04 LTS
CUDA Toolkit 12.2 + cuDNN 8.9
NVIDIA Driver 535+
Docker/Containerd + NVIDIA Container Toolkit
PyTorch 2.1 + transformers
NCCL 2.19+、nccl-tests、OpenMPI
监控工具:DCGM、Grafana、Prometheus
测试工具:ib_write_bw、FIO、HPL
小模型:若干小尺寸模型及权重
部分实训课件
北京邮电大学，网络与交换国家重点实验室，计算机科学与技术硕士。某互联网大厂高级工程师，深度学习框架开发与性能调优专家horovod,spark,iceberg,hudi 等系列源码贡献者，AI大模型+AI Infra公众号“Tim在路上”主理人。
专业能力
熟悉深度学习框架，模型性能调优，有过深度学习框架开发调优经验。
熟悉 GPU, NPU, CUDA, CANN, Nccl, IB 等底层原理与工程实践。
熟悉数据湖/数据引擎的开发优化，例如针对SparkSQL 源码级优化开发。
熊老师 AI技术专家中国农业大学计算机硕士，研究员高级工程师，华为云AI专家组成员，西安电子科技大学企业导师，浙江大学人工智能中心研究员，阿里云AI训练师认证教材和题库系统专家，主要研究方向为大语言模型、人工智能、云计算、GPU算力运维与调优、自然语言处理、CV视觉模型、汽车智能驾驶。从早期的智能搜索引擎，到华为盘古大模型云引擎研发，到阿里云百炼智能平台应用开发，再到扣子平台智能体应用开发，一直深耕于自然语言处理处理、AI大模型领域。
华为培训中心资深IT认证培训专家，国内顶级架构设计、软件开发专家。具有坚实的学术背景和教学培训经验，多年研发和客户项目高级管理咨询能力。近20年系统开发经验，5年以上授课经验。
在技术平台方面，主要是擅长培训两块内容：一是人工智能和大模型，精通整个体系的培训工作，包括Python语言，Python web，Numpy，Pandas，Matplotlib，爬虫，机器学习的十大算法线性回归，逻辑回归，逻辑回归，聚类，支持向量机，关联规则，协同过滤，深度学习的卷积神经网络，循环神经网络，长短期记忆，对抗学习，强化学习，大模型LLAMA，LLVM等引擎构建技术，以及最后的大模型应用案例实现。二是知识库、智能体和MCP应用，精通整个体系架构，包括提示词工程， LLM、LangChain等技术的开发与应用。深入理解智能体、工作流、语言助手等平台应用开发技术。对于大模型体系有深刻认识，及独到的见解。已经参与了数十个AI大模型应用项目研发，并主导系统设计和优化，有着丰富的大模型系统设计开发工作经验。
精研课程
人工智能机器学习算法
大模型训练
自然语言处理文本处理实践—文本自动摘要、文章自动生成
基于深度学习的知识图谱实战
基于深度学习的个性化推荐系统实战
DeepSeek提示词工程
基于DeepSeek的大模型微调技术
DeepSeek的RAG技术--知识库开发
阿里云人工智能训练师认证培训
基于Dify平台的智能体开发
Ollama+DeepSeek+Dify平台开发最佳实践
近期主要培训和咨询内容：
杭州阿里巴巴：2024年11月，12月，2025年2月，3月，4月，在阿里总部西溪园区进行。每期培训都通过5天的的AI训练师认证培训工作，培养阿里云生态内外的AI训练师以及师资，以实现阿里云百炼平台，QuickBI，QuickService 等多个AI平台应用的推广，提升学员的智能体开发能力。
四川移动：2024年11月，大模型知识库调优（九天大模型，ChaGPT，ChatDB），通过一周的技术实战培训，提升移动在线团队(10086)的语言助手智能水平，并将相关技术应用到了四川移动在线的内部平台。
宝马汽车：2024年12月，基于github copilot的AI编程开发技术应用，通过3天的技术实战培训，提升汽车软件开发团队的智能编程能力，并将微软云的智能编程工具接入研发团队的内部平台。
博世苏州：2025年1月，基于微软云AI编程开发工具技术，包括github copilot以及相关组件的应用，提升团队编程开发和软件测试的智能化水平。同时帮助团队将Azure接入团队开发的内部平台。
中国移动设计研究院：(2024年1月，3月，7月，12月，2025年4月等)大模型底层设计和优化。经过多轮培训和持续的咨询工作，采用基于GPU集群的算力，优化LLVM，LLAMA2在内的大模型引擎技术，提高了大模型引擎的稳定性和拓展能力。引入了去中心化集群技术和跨域资源调度技术，提高了大模型底层引擎的可靠性和可维护性。
除此以外，对上层的基于自然语言处理的大模型应用进行指导和应用。包括提示词的编写，文字和图片的生成，视频的生成等应用，优化生成资源的精准度，提升生成资源的速度，并开发与外部系统之间的接口，目前已有超过百种外部应用接入了大模型，显著提升了生产能力，大大超过客户了之前对此次培训和咨询的预期。
福州信产亿力公司：2025年4月25-26日，基于DeepSeek和Dify的智能体应用开发实践。包括平台搭建，智能体构建，提示词工程以及基于RAG的知识库构建应用。并将相关技术应用到智能办公和智能问答等方面。
北京中国民航开发中心(CAST)：2025年4月，基于DeepSeek等大模型的AI编程技术开发。经过一个多星期的培训和咨询工作，提升了相关AI编程工具的使用能力，帮助客户构建了基于私有云的AI编程内部平台，从源头提升了研发生产力。
内蒙电力数字化和智能体应用：2025年5月下旬，经过10天的培训，帮助客户构建了基于office和WPS的私有大模型办公平台。除此以外，构建了基于一体机的Dify+DeepSeek+Ollama的智能体和直属库开发应用平台，提升企业内部数字化能力和自动化流程能力
关于TsingtaoAITsingtaoAI（北京霆涛商业智能技术有限公司）企业内训业务线专注于提供LLM、智算、具身智能、AIGC和数据科学领域的企业内训服务，通过深入业务场景的案例实战和项目式培训，帮助企业应对AI转型中的技术挑战。其培训内容涵盖AI大模型开发、Prompt工程、数据分析与模型优化等最新前沿技术，并结合实际应用场景，如智算中心、智能制造、医药健康、金融科技和智能驾驶等。通过案例式学习和PBL项目训练，TsingtaoAI能够精准满足企业技术团队的学习需求，提升员工的业务能力和实战水平，实现AI技术的高效落地，为企业创新和生产力提升提供强有力的支持。
同时，TsingtaoAI公司并不是一家单纯的培训机构，我们同样是一家AI产品和AI Infra开发公司，公司核心团队主要也都是由技术和产品人才构成，公司团队大部分成员在大模型时代之前就在从事AI相关的工作。公司在过去一年里，为10余家客户开发了AI相关的产品，涵盖医疗、教育、智能制造、人力资源等领域。相信我们在AI产品开发和客户服务的过程所形成的认知和方法论，能对贵司的需求有更深更细的洞察和理解，也能提供更深入业务肌理的“AI能力获得”。