集群运营与故障处理——让万卡集群稳定运行 / Operations and Failure Recovery for Large GPU Clusters

📅 创建时间：2026-06-03 🏷️ 标签：#AI-Infra #集群侧 #运营 #监控 #故障 #DCGM #SRE 📚 前置知识：[[00-cluster-infra-overview]]（集群全景）[[01-gpu-cluster-hardware]]（硬件架构）[[03-gpu-virtualization]]（虚拟化） 📚 相关知识：[[05-multi-tenant-management]]（多租户）[[../training-infra/09-training-engineering]]（训练工程）

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场景：凌晨 3 点的告警和随之而来的 72 小时战斗

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                                                             │
│  凌晨 3:00，集群告警：                                      │
│                                                             │
│  [CRITICAL] Pod-7 GPU 节点 NVLink 降级                     │
│  [CRITICAL] 2 台 H100 服务器 PCIe 链路错误                  │
│  [WARNING] 作业 #20245 MFU 持续低于 40%（应该 > 55%）      │
│                                                             │
│  值班 SRE 的第一反应：                                      │
│  → 作业 #20245 是 405B 模型预训练，跑了 48 小时            │
│  → Checkpoint 最新保存是 12 小时前                          │
│  → 如果这 2 台机器彻底故障，需要重跑 12 小时 = 浪费百万    │
│                                                             │
│  决策：                                                    │
│  → 立即隔离故障节点（cordon + drain）                     │
│  → 评估：剩余 1022 张卡能否继续跑？                       │
│  → 作业 #20245 是 TP=8 → 需要每节点 8 卡                  │
│  → 1022 ÷ 8 = 127.75，凑不够完整的 8 的倍数              │
│  → 必须杀掉重跑？还是等维修？                              │
│                                                             │
│  这就是集群运营的日常：                                     │
│  技术问题只是开始，真正的挑战是快速决策和损失最小化。       │
│                                                             │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

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第1节：监控体系

GPU 监控架构

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│              GPU 集群监控体系架构                            │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                             │
│  数据采集层                                                 │
│  ┌─────────────────────────────────────────────────────┐  │
│  │  DCGM（Data Center GPU Manager）                   │  │
│  │  → NVIDIA 官方监控工具，每秒采集 GPU 指标          │  │
│  │  → DCGM Exporter → 暴露 Prometheus 格式指标         │  │
│  │  → 支持：GPU 利用率 / 显存 / 温度 / ECC / NVLink  │  │
│  │                                                      │  │
│  │  nvidia-smi（基础采集）                            │  │
│  │  → 简单，但精度和功能不如 DCGM                     │  │
│  │                                                      │  │
│  │ 节点级 exporters（Node Exporter）                   │  │
│  │  → CPU / 内存 / 磁盘 / 网络                         │  │
│  └─────────────────────────────────────────────────────┘  │
│           ↓                                                  │
│  数据存储层                                                 │
│  ┌─────────────────────────────────────────────────────┐  │
│  │  Prometheus（时序数据库）                           │  │
│  │  → Pull 模式采集，自动发现（K8s ServiceMonitor）    │  │
│  │  → 存储 30 天数据（可配置）                        │  │
│  │  → 支持 PromQL 查询                                 │  │
│  │                                                      │  │
│  │  可选：Thanos / Cortex（长期存储 + 高可用）         │  │
│  └─────────────────────────────────────────────────────┘  │
│           ↓                                                  │
│  可视化 & 告警层                                            │
│  ┌─────────────────────────────────────────────────────┐  │
│  │  Grafana（仪表盘）                                  │  │
│  │  → 集群总览 / 作业级详情 / 节点健康                 │  │
│  │                                                      │  │
│  │  AlertManager（告警）                               │  │
│  │  → 邮件 / Slack / PagerDuty / Webhook               │  │
│  │  → 告警分级：Critical / Warning / Info             │  │
│  └─────────────────────────────────────────────────────┘  │
│                                                             │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

DCGM 核心指标

# DCGM 监控指标详解

# 1. GPU 利用率
DCGM_FI_DEV_GPU_UTIL          # 算力利用率（%）
DCGM_FI_DEV_SM_CLOCK           # SM 时钟频率（MHz）
DCGM_FI_DEV_MEMORY_CLOCK       # 显存时钟频率（MHz）

# 2. 显存
DCGM_FI_DEV_FB_USED            # 显存使用量（MB）
DCGM_FI_DEV_FB_FREE            # 显存剩余（MB）
DCGM_FI_DEV_FB_USED_PCT        # 显存使用率（%）

# 3. 温度 & 功耗
DCGM_FI_DEV_TEMP_GPU           # GPU 温度（℃）
DCGM_FI_DEV_POWER_USAGE        # 功耗（W）
DCGM_FI_DEV_POWER_LIMIT        # 功耗上限（W）

# 4. ECC 错误（内存可靠性）
DCGM_FI_DEV_ECC_SBE_VOL_TOTAL  # 单比特错误（可纠正）
DCGM_FI_DEV_ECC_DBE_VOL_TOTAL  # 双比特错误（不可纠正）

# 5. NVLink 状态
DCGM_FI_DEV_NVLINK_TX_BYTES    # NVLink 发送字节数
DCGM_FI_DEV_NVLINK_RX_BYTES    # NVLink 接收字节数
DCGM_FI_DEV_NVLINK_CRC_FLIT_ERROR_COUNT_L0  # NVLink CRC 错误

# 6. PCIe
DCGM_FI_DEV_PCIE_TX_THROUGHPUT  # PCIe 发送带宽
DCGM_FI_DEV_PCIE_RX_THROUGHPUT  # PCIe 接收带宽
DCGM_FI_DEV_PCIE_REPLAY_COUNTER # PCIe 重传次数

# 7. XID 错误（NVIDIA 错误码）
DCGM_FI_DEV_XID_ERRORS         # XID 错误（48=ECC错误，79=NVLINK错误）

告警阈值配置

# Prometheus alerting rules for GPU cluster
groups:
  - name: gpu-cluster-alerts
    interval: 30s
    rules:

      # CRITICAL: GPU 故障
      - alert: GPUGone
        expr: DCGM_FI_DEV_GPU_TEMPERATURE == 0
        for: 1m
        labels:
          severity: critical
        annotations:
          summary: "GPU {{ $labels.gpu }} on {{ $labels.instance }} is gone"
          description: "GPU temperature dropped to 0, likely unreachable"

      # CRITICAL: ECC 双比特错误（不可纠正）
      - alert: ECCDoubleBitError
        expr: delta(DCGM_FI_DEV_ECC_DBE_VOL_TOTAL[5m]) > 0
        for: 1m
        labels:
          severity: critical
        annotations:
          summary: "Uncorrectable ECC error on {{ $labels.instance }} GPU {{ $labels.gpu }}"
          description: "Double-bit ECC error detected. GPU may become unstable."

      # WARNING: GPU 过热
      - alert: GPUTemperatureHigh
        expr: DCGM_FI_DEV_TEMP_GPU > 83
        for: 5m
        labels:
          severity: warning
        annotations:
          summary: "GPU {{ $labels.gpu }} temperature {{ $labels.value }}C on {{ $labels.instance }}"
          description: "GPU temperature exceeds 83C. Throttling may occur above 83C."

      # WARNING: GPU 利用率异常低
      - alert: LowGPUUtilization
        expr: DCGM_FI_DEV_GPU_UTIL < 10
        for: 15m
        labels:
          severity: warning
        annotations:
          summary: "GPU {{ $labels.gpu }} utilization {{ $labels.value }}% on {{ $labels.instance }}"
          description: "GPU running but idle for 15 minutes. Possible NCCL hang or job failure."

      # WARNING: 显存即将耗尽
      - alert: GPUOutOfMemory
        expr: (DCGM_FI_DEV_FB_USED / DCGM_FI_DEV_FB_FREE) > 0.95
        for: 5m
        labels:
          severity: warning
        annotations:
          summary: "GPU {{ $labels.gpu }} memory {{ $labels.value }}% on {{ $labels.instance }}"
          description: "GPU memory usage above 95%. OOM risk."

      # WARNING: NVLink 降级
      - alert: NVLinkDegraded
        expr: DCGM_FI_DEV_NVLINK_CRC_FLIT_ERROR_COUNT_L0 > 100
        for: 5m
        labels:
          severity: warning
        annotations:
          summary: "NVLink errors on {{ $labels.instance }} GPU {{ $labels.gpu }}"
          description: "NVLink CRC errors exceeding threshold. May indicate hardware issue."

      # WARNING: PCIe 重传过多
      - alert: PCIeErrors
        expr: rate(DCGM_FI_DEV_PCIE_REPLAY_COUNTER[5m]) > 10
        for: 5m
        labels:
          severity: warning
        annotations:
          summary: "PCIe replay errors on {{ $labels.instance }} GPU {{ $labels.gpu }}"
          description: "PCIe replay rate elevated. May indicate cable/connector issue."

      # INFO: 节点离线
      - alert: GPUNodeDown
        expr: up{job="nvidia-dcgm-exporter"} == 0
        for: 2m
        labels:
          severity: critical
        annotations:
          summary: "GPU exporter down on {{ $labels.instance }}"
          description: "DCGM exporter unreachable. Node may be down or unreachable."

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第2节：GPU 健康检查

GPU 健康状态评估矩阵

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│              GPU 健康状态评估矩阵                           │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                             │
│  检查维度：                                                 │
│  ┌─────────────────────────────────────────────────────┐  │
│  │  维度        │  检查方法           │  阈值            │  │
│  │  ────────────┼────────────────────┼──────────────────│  │
│  │  ECC         │  nvidia-smi -q -e  │  DBE > 0 = 警告  │  │
│  │  温度        │  nvidia-smi -q -t  │  > 83℃ = 降频   │  │
│  │  功耗        │  nvidia-smi -q -p  │  > 功耗上限 = 降频│  │
│  │  NVLink      │  nvidia-smi nvlink  │  CRC 错误 > 阈值 │  │
│  │  显存带宽    │  DCGM Bandwidth Test│  < 理论值 90% = 异常│  │
│  │  SM 频率     │  nvidia-smi -q -c  │  持续低于额定 = 降频│  │
│  │  XID 错误    │  nvidia-smi -q -x  │  任何未处理错误   │  │
│  └─────────────────────────────────────────────────────┘  │
│                                                             │
│  GPU 健康状态分级：                                         │
│  🟢 Healthy：所有指标正常                                   │
│  🟡 Degraded：某项指标异常但可继续运行                      │
│  🔴 Unhealthy：需要立即隔离维修                             │
│                                                             │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

GPU 健康检查脚本

#!/bin/bash
# gpu_health_check.sh - 节点 GPU 健康检查脚本

NORMAL=0
DEGRADED=1
UNHEALTHY=2

# 颜色输出
RED='\033[0;31m'
GREEN='\033[0;32m'
YELLOW='\033[1;33m'
NC='\033[0m'

for gpu_id in $(nvidia-smi --query-gpu=index --format=csv,noheader); do
    status=$NORMAL
    issues=""

    # 1. 检查 ECC 错误
    dbe=$(nvidia-smi -i $gpu_id --query-gpu=ecc.dbe.current --format=csv,noheader)
    if [ "$dbe" -gt 0 ]; then
        status=$UNHEALTHY
        issues="$issues [CRITICAL] ECC Double-Bit Error: $dbe"
    fi

    # 2. 检查温度
    temp=$(nvidia-smi -i $gpu_id --query-gpu=temperature.gpu --format=csv,noheader)
    if [ "$temp" -gt 90 ]; then
        status=$UNHEALTHY
        issues="$issues [CRITICAL] Temperature: ${temp}C"
    elif [ "$temp" -gt 83 ]; then
        [ $status -lt $DEGRADED ] && status=$DEGRADED
        issues="$issues [WARNING] Temperature: ${temp}C (throttling)"
    fi

    # 3. 检查 XID 错误
    xid=$(nvidia-smi -i $gpu_id --query-gpu=xid.errors --format=csv,noheader)
    if [ "$xid" != "N/A" ] && [ -n "$xid" ]; then
        status=$UNHEALTHY
        issues="$issues [CRITICAL] XID Error: $xid"
    fi

    # 4. 检查 NVLink 状态
    nvlinks=$(nvidia-smi nvlink -e $gpu_id -s 2>/dev/null | grep "Error" | wc -l)
    if [ "$nvlinks" -gt 0 ]; then
        [ $status -lt $DEGRADED ] && status=$DEGRADED
        issues="$issues [WARNING] NVLink CRC errors: $nvlinks"
    fi

    # 输出结果
    if [ $status -eq $NORMAL ]; then
        echo -e "GPU $gpu_id: ${GREEN}HEALTHY${NC}"
    elif [ $status -eq $DEGRADED ]; then
        echo -e "GPU $gpu_id: ${YELLOW}DEGRADED${NC}$issues"
    else
        echo -e "GPU $gpu_id: ${RED}UNHEALTHY${NC}$issues"
    fi
done

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第3节：节点故障处理

故障分类与响应

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│              GPU 节点故障分类与响应流程                     │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                             │
│  类型 1：可恢复故障（Soft Failure）                        │
│  ┌─────────────────────────────────────────────────────┐  │
│  │  症状：单比特 ECC 错误、临时温度过高、NVLink 偶发错误  │  │
│  │  影响：当前作业可能受影响，但 GPU 仍可用              │  │
│  │  响应：                                             │  │
│  │  1. 记录日志（DCGM metrics）                        │  │
│  │  2. 继续监控（频率提高到每分钟）                    │  │
│  │  3. 如果错误持续增加，触发 Unhealthy                │  │
│  │  4. 暂不隔离，等待进一步确认                        │  │
│  └─────────────────────────────────────────────────────┘  │
│                                                             │
│  类型 2：硬件故障（Hard Failure）                          │
│  ┌─────────────────────────────────────────────────────┐  │
│  │  症状：双比特 ECC 错误、NVLink 持续 CRC 错误、XID 79 │  │
│  │  影响：GPU 完全不可用，必须隔离                      │  │
│  │  响应：                                             │  │
│  │  1. 立即标记节点为不可调度（cordon/drain）          │  │
│  │  2. 通知 SRE + 记录故障工单                         │  │
│  │  3. 评估对运行中作业的影响                          │  │
│  │  4. 安排硬件维修                                    │  │
│  └─────────────────────────────────────────────────────┘  │
│                                                             │
│  类型 3：网络故障（影响整个 Pod）                          │
│  ┌─────────────────────────────────────────────────────┐  │
│  │  症状：IB 端口 Down、交换机端口 Down                │  │
│  │  影响：整个 Pod 的 GPU 无法跨节点通信               │  │
│  │  响应：                                             │  │
│  │  1. 确认物理链路（光纤、模块）                      │  │
│  │  2. 检查交换机状态                                  │  │
│  │  3. 如果是交换机故障：联系网络 SRE                   │  │
│  │  4. 作业需要 Checkpoint 后重启（可能损失部分训练）  │  │
│  └─────────────────────────────────────────────────────┘  │
│                                                             │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

Kubernetes 节点隔离

# Kubernetes 节点故障处理

# 1. 标记节点为不可调度（阻止新作业调度到该节点）
kubectl cordon <node-name>
# 输出：node/<node-name> cordoned

# 2. 驱逐节点上的 Pod（可选，等待作业自然结束）
kubectl drain <node-name> \
    --ignore-daemonsets \
    --delete-emptydir-data \
    --force \
    --timeout=300s

# 3. 查看节点状态
kubectl get nodes <node-name>
# 输出中 CONDITIONS 应显示：
# MemoryPressure=False  | KubeletNotReady (原因：节点不响应)

# 4. 故障节点恢复后，重新加入集群
kubectl uncordon <node-name>

# 5. 批量处理多个节点（故障后）
kubectl cordon $(kubectl get nodes -l "node-group=gpu" --no-headers | grep "True" | awk '{print $1}')

Slurm 节点管理

# Slurm 节点故障处理

# 1. 将节点标记为 DOWN
sudo scontrol update NodeName=node007 State=DOWN Reason="NVLink failure"

# 2. 查看节点状态
sinfo -N -l

# 3. 查看 DOWN 节点的作业
squeue --nodelist=node007

# 4. 将故障节点的作业重新调度（--nohold 立即重新排队）
# 方式1：删除后重新排队
scancel --nodelist=node007 --signal=SIGUSR1  # 触发作业 Checkpoint
# 等待 Checkpoint 完成
scancel --nodelist=node007 --jobid=ALL
# 作业会重新入队

# 5. 节点维修完成后，恢复
sudo scontrol update NodeName=node007 State=RESUME

# 6. 查看故障历史
sacct --nodecount=node007 --starttime=2026-06-01

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第4节：集群升级

滚动升级策略

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│              GPU 集群滚动升级策略                           │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                             │
│  升级类型与风险：                                          │
│  ┌─────────────────────────────────────────────────────┐  │
│  │  类型            │  风险    │  停机时间 │  回滚方案  │  │
│  │  ────────────────┼──────────┼───────────┼─────────────│  │
│  │  CUDA 版本       │  高     │  全部重跑 │  镜像回滚  │  │
│  │  驱动版本        │  中     │  部分重跑 │  驱动回滚  │  │
│  │  框架版本        │  低     │  无（热更）│  镜像回滚  │  │
│  │  NCCL 版本       │  低     │  作业重启 │  NCCL 降级  │  │
│  │  交换机固件      │  高     │  全集群   │  固件回滚  │  │
│  └─────────────────────────────────────────────────────┘  │
│                                                             │
│  滚动升级原则（以驱动升级为例）：                          │
│  ┌─────────────────────────────────────────────────────┐  │
│  │  1. 维护窗口选择：选择作业最少的时间（通常是凌晨）  │  │
│  │  2. 分批处理：每次升级 10% 节点，观察 30 分钟       │  │
│  │  3. 作业影响：正在运行的作业需要 Checkpoint 后重启  │  │
│  │  4. 回滚准备：保留上一版本驱动，保留旧版本 NCCL    │  │
│  │  5. 灰度验证：先升级 2 台节点，跑完整测试套件      │  │
│  └─────────────────────────────────────────────────────┘  │
│                                                             │
│  升级顺序：                                                │
│  → 驱动升级（需要重启）                                    │
│  → NCCL 升级（作业重启即可）                               │
│  → 框架升级（可热更）                                      │
│  → Kubernetes 组件升级（Pod 滚动重启）                   │
│                                                             │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

升级检查清单

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│              集群升级执行检查清单                           │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                             │
│  升级前（1 周前准备）：                                     │
│  □ 通知所有用户升级时间和影响范围                          │
│  □ 确认回滚方案和回滚步骤已文档化                          │
│  □ 准备回滚镜像/驱动/NCCL 版本                           │
│  □ 执行完整 Checkpoint（所有重要作业）                     │
│  □ 选择升级窗口（低利用率时段）                           │
│  □ 升级监控：Grafana 告警静默（避免升级期间告警风暴）      │
│                                                             │
│  升级中（每次节点升级）：                                   │
│  □ 记录升级前 GPU 状态（nvidia-smi -q > upgrade_log）      │
│  □ 隔离节点（cordon/drain）                               │
│  □ 安装新驱动/CUDA/NCCL                                 │
│  □ 重启节点                                                │
│  □ 验证节点健康：gpu_health_check.sh                       │
│  □ 验证驱动版本：nvidia-smi                                │
│  □ 验证 NCCL 版本：nccl-test                              │
│  □ 恢复调度（uncordon）                                    │
│  □ 等待 30 分钟观察，无异常再继续下一批                   │
│                                                             │
│  升级后（1 天后）：                                         │
│  □ 恢复监控告警                                            │
│  □ 确认所有节点健康                                        │
│  □ 确认运行中的作业正常                                    │
│  □ 通知用户升级完成                                       │
│  □ 记录升级日志和任何遇到的问题                            │
│                                                             │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

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第5节：容量规划

集群容量规划模型

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│              GPU 集群容量规划                               │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                             │
│  容量规划的核心问题：                                       │
│  "我们需要在 X 时间内完成 Y 模型的训练，                   │
│   需要多少 GPU？当前集群够用吗？"                          │
│                                                             │
│  估算公式：                                                │
│  ┌─────────────────────────────────────────────────────┐  │
│  │  所需 GPU 数量 = 模型训练时间目标                    │  │
│  │                        ─────────────────────────── │  │
│  │                    (单卡 MFU × 有效训练时间)        │  │
│  │                                                      │  │
│  │  其中：                                             │  │
│  │  → 单卡 MFU：H100 ~60%（考虑通信开销）             │  │
│  │  → 有效训练时间：每天 24 小时 × 利用率              │  │
│  │  → 实际经验值：单卡约 0.5-0.6 TFLOPS（训练场景）   │  │
│  └─────────────────────────────────────────────────────┘  │
│                                                             │
│  集群利用率目标设定：                                       │
│  ┌─────────────────────────────────────────────────────┐  │
│  │  指标              │  目标值   │  说明              │  │
│  │  ──────────────────┼───────────┼──────────────────│  │
│  │  整体 GPU 利用率    │  > 85%   │  包含所有作业      │  │
│  │  训练作业平均 MFU   │  > 50%   │  排除 IO 等待     │  │
│  │  集群平均等待时间   │  < 4 小时 │  新作业入队到启动 │  │
│  │  作业失败率         │  < 5%    │  因故障导致的失败  │  │
│  │  Checkpoint 频率    │  每 2 小时│  减少故障损失     │  │
│  └─────────────────────────────────────────────────────┘  │
│                                                             │
│  扩容信号：                                                │
│  → 平均等待时间 > 8 小时：需要扩容                        │
│  → 队列积压 > 3 倍日均需求：需要扩容                     │
│  → 集群利用率持续 > 95%：接近容量上限                    │
│                                                             │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

---

升华：运营的价值在于预防

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│              集群运营的工程哲学                            │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                             │
│  1. 监控是一切的基础：                                     │
│     → 没有监控的集群 = 盲人开飞机                          │
│     → 告警太多 = 被淹没（狼来了效应）                     │
│     → 告警太少 = 问题发生了才知道                         │
│     → 阈值设置是艺术：平衡噪音和漏报                       │
│                                                             │
│  2. Checkpoint 是集群的"存档点"：                         │
│     → 每隔 2 小时保存一次 = 最多损失 2 小时训练             │
│     → 没有 Checkpoint = 故障 = 作业归零                    │
│     → 这是集群运营和训练工程的交界                         │
│                                                             │
│  3. 升级是计划内的故障：                                   │
│     → 升级必然导致作业重启                                 │
│     → 做好准备（Checkpoint）后，升级只是可控的维护          │
│     → 不升级的"稳定"是虚假的稳定（漏洞和 bug 在积累）      │
│                                                             │
│  4. 容量规划要走在需求之前：                               │
│     → GPU 采购周期 3-6 个月                               │
│     → 今天的需求是半年前的规划结果                         │
│     → 现在开始规划 = 一年后的容量                          │
│                                                             │
│  一句话总结：                                               │
│  集群运营的目标是把"故障"变成"维护"，                     │
│  把"紧急"变成"计划内"。                                   │
│                                                             │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

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"AI 可查 vs 必须理解"清单

AI 可查：
✅ DCGM Exporter 的 Prometheus metrics 完整列表
✅ Grafana Dashboard 的 JSON 模板
✅ 特定型号 GPU 服务器的硬件维修手册
✅ 交换机固件升级的具体步骤

必须理解：
🔴 GPU 健康检查的维度（ECC / 温度 / NVLink / XID）
🔴 Kubernetes/Slurm 的节点隔离操作（cordon/drain vs scontrol update DOWN）
🔴 GPU 故障分类与响应流程（Soft / Hard / Network）
🔴 滚动升级的灰度原则和回滚方案
🔴 集群容量规划的核心指标（利用率 / 等待时间 / 失败率）
🔴 为什么"监控是一切的基础"——告警阈值设置的平衡艺术

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学习状态：🟡 开始学习