文章目录
- 课程1.1 服务器与虚拟化基础（AI运维方向）
- 一、AI服务器硬件体系（招聘核心考点：硬件选型与故障排查）
- 1. 通用计算与基础硬件
- 2. AI加速计算硬件（重点掌握）
- 二、主流虚拟化技术栈（招聘核心考点：虚拟化平台部署与运维）
- 1. 虚拟化核心原理
- 2. 两大主流虚拟化方案
- （1）VMware vSphere 企业级商业虚拟化
- （2）KVM 开源虚拟化（AI场景主流方案）
- 三、裸金属 vs 虚拟化 vs 容器（招聘核心考点：AI部署架构选型）
- 四、GPU虚拟化核心技术（重点强化，招聘核心考点：GPU资源池建设与调优）
- 1. GPU直通（GPU Passthrough）
- 技术原理
- 部署全流程（KVM场景）
- 核心要点
- 2. vGPU（虚拟GPU）
- 技术原理
- 主流技术体系
- 核心要点
- 3. GPU直通 vs vGPU 企业选型对比
- 备注（企业招聘匹配说明）
课程1.1 服务器与虚拟化基础（AI运维方向）
课程定位：对标企业AI运维工程师、GPU集群运维、云原生AI运维岗位招聘要求，覆盖硬件选型、虚拟化部署、架构选型三大核心能力，重点强化GPU虚拟化实战技能，贴合大模型训练/推理场景的真实运维需求。
一、AI服务器硬件体系（招聘核心考点：硬件选型与故障排查）
1. 通用计算与基础硬件
- CPU
- 核心参数：架构（x86 Intel/AMD、ARM鲲鹏/飞腾）、核心数/主频/三级缓存、PCIe 4.0/5.0通道数
- AI场景选型标准：训练场景优先多核高主频+充足PCIe通道（支持多GPU互联）；推理场景优先能效比，兼顾核数与单核算力
- 内存
- 核心参数：DDR4/DDR5世代、单条容量、内存带宽、ECC纠错机制
- AI场景配比：训练服务器GPU显存:系统内存通常按1:2~1:4配比；推理场景按需降低，优先保障GPU显存
- 存储
- 介质选型：NVMe U.2 SSD（数据集本地缓存）、分布式存储（共享数据集池）、对象存储（模型归档）
- AI场景要求：高吞吐、低时延，支撑TB级训练数据集随机读写
