一、GPU驱动与CUDA环境部署
在GPU云服务器中，驱动安装是基础且关键的步骤。根据镜像类型差异，需执行不同操作：
- 公共镜像系统：需手动安装NVIDIA官方驱动，推荐使用
nvidia-driver-460及以上版本 - 预装驱动镜像：可直接通过
nvidia-smi验证驱动状态 - 自定义镜像：需同时安装GPU驱动和云监控组件
CUDA环境部署建议从NVIDIA开发者门户下载对应版本，安装后需通过nvcc -V验证编译环境。
二、云监控系统配置流程
主流云平台提供两种监控实现方式：
- 原生监控组件：腾讯云/天翼云需安装
云服务器监控组件并启用GPU参数采集 - 自定义监控方案：通过NVML库采集数据并调用云监控API上报，支持Python脚本实现
| 核心指标 | 采集工具 | 告警阈值 |
|---|---|---|
| GPU利用率 | nvidia-smi | ≥85% |
| 显存占用 | NVML库 | ≥90% |
三、告警规则与通知策略
告警配置需遵循分级管理原则：
- 基础层告警：针对GPU温度异常(≥85℃)、功率超限等硬件级事件
- 应用层告警：设置显存泄漏检测、计算任务超时等业务相关规则
通知渠道推荐采用多路冗余机制，同时配置邮件、短信和Webhook接口，确保告警可达性。
四、最佳实践与维护建议
生产环境部署需注意：
- 驱动版本与CUDA工具包保持官方推荐组合
- 监控数据采集间隔设置为60-120秒，避免性能损耗
- 每月执行一次告警演练，验证规则有效性
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