Kursbeschreibung
Du betreibst Linux-Systeme, auf denen Data Science, Training oder Inference laufen sollen, und willst weniger „mysteriöse“ GPU-Probleme und mehr reproduzierbare Ergebnisse? Dieses Seminar führt Dich durch die entscheidenden Bausteine eines stabilen KI-Stacks auf Linux. Du beginnst bei den NVIDIA-Treibern und lernst, wie Kernel, Module, DKMS und Secure Boot zusammenspielen. Du übst, wie Du Treiber-Updates und Kernel-Updates so orchestrierst, dass Du Rollbacks beherrschst und Ausfälle vermeidest. Darauf aufbauend setzt Du CUDA, cuDNN und NCCL so ein, dass die Kompatibilität nachvollziehbar bleibt. Du lernst, welche Checks wirklich aussagekräftig sind, wie Du Persistenced einordnest und wie Du mit kurzen Tests die GPU-Funktion und grundlegende Performance verifizierst. Multi-GPU-Aspekte wie PCIe-Topologie, NVLink und NUMA werden so erklärt, dass Du sie in Troubleshooting und Kapazitätsplanung einsetzen kannst. Ein zentraler Teil ist der Container-Betrieb: Docker mit NVIDIA Container Toolkit, GPU-Durchreichung, Berechtigungen und typische Ursachen für fehlschlagende Jobs trotz „grünem“ Container-Start. Ergänzend behandelst Du Ressourcensteuerung mit cgroups v2, ulimits und Shared Memory sowie Performance-Tuning bei Storage und Netzwerk. Abschließend baust Du ein Betriebsset aus Monitoring-Pfaden, Incident-Playbooks und einer Go-Live-Checkliste, damit KI-Workloads nicht nur starten, sondern dauerhaft zuverlässig laufen.
Zielgruppe
- Linux-Administratorinnen und Linux-Administratoren mit Betriebsverantwortung für GPU-Server
- DevOps- und Platform-Engineers, die KI-Workloads containerisiert ausrollen
- ML-Engineers und MLOps-Verantwortliche mit Bedarf an stabilem Infrastruktur-Setup
- IT-Betrieb und SRE-Teams, die Training und Inference absichern
- Für alle, die GPU-Workloads unter Linux reproduzierbar, performant und wartbar betreiben wollen
Voraussetzung für die Schulung
- Sichere Linux-Kenntnisse (Shell, Systemdienste, Paketmanagement, Logs)
- Grundverständnis von Docker ist hilfreich, aber nicht zwingend
Kursinhalte
- GPU-Stack unter Linux stabil aufsetzen
- NVIDIA-Treiber: Versionierung, DKMS, Secure Boot, Kernel-Updates
- CUDA, cuDNN, NCCL: Kompatibilität und typische Fallstricke
- Multi-GPU-Grundlagen: Topologie, PCIe, NVLink, NUMA
- Validierung: nvidia-smi, Persistenced, Smoke-Tests
- Container für KI: Docker, NVIDIA Container Toolkit
- GPU in Containern: Runtime, Device-Plugin-Logik, Berechtigungen
- Images reproduzierbar bauen: Base-Images, Pinning, SBOM-Idee
- Fehlerbilder: „CUDA driver too old“, fehlende Libs, Mount-Probleme
- Best Practices für Training vs. Inference
- Ressourcen, Scheduling und Isolation
- cgroups v2: CPU, RAM, IO und GPU-Device-Zugriff
- MIG und GPU-Slicing (Überblick): sinnvolle Einsatzmuster
- Ulimits, Shared Memory, Hugepages: typische KI-Engpässe
- Mehrbenutzerbetrieb: Rechte, Gruppen, Policy-Ansätze
- Performance-Tuning für Training und Inference
- Storage-Pfade: NVMe, RAID, Filesystem-Optionen, Dataset-Caching
- Netzwerk: MTU/Jumbo Frames, RDMA-Grundlagen, Latenz-Checks
- CPU-Pinning, NUMA-Affinität, IRQ-Balancing
- Monitoring: GPU-Utilization, Thermals, Power-Limits
- Observability, Troubleshooting und Betrieb
- Logs und Metriken: journald, dmesg, DCGM-Ansatz, Exporter-Idee
- Kernel- und Treiber-Debugging: Module, Signaturen, tainted Kernel
- Incident-Playbooks: Rollback, Canary, Wartungsfenster
- Hardening: Updates, Repo-Strategie, minimaler Angriffsvektor
- Praxis: Referenz-Setup und Abnahmecheck
- Golden Path: von Bare Metal bis Container-Workload
- Kompatibilitätsmatrix als Betriebsdokument
- Checkliste für Go-Live: Tests, Limits, Monitoring, Backup
- Übergabe an Betrieb: Runbooks und Verantwortlichkeiten
