在容器云环境建设和优化GPU资源池的过程中，平台的兼容性和可靠性如何保证？

NVAIE软件套件基于Redhat Openshift, VMware Vsphere 7.02+, 上游Kubernets 平台都已经过认证和测试。客户选用NVIDIA 开源AI软件是未经过测试的。

在容器云环境中建设和优化GPU资源池时，平台的兼容性和可靠性是非常重要的。下面是保证平台兼容性和可靠性的一些关键措施：

1. GPU驱动和容器运行时的兼容性：确保所选的GPU驱动版本与容器运行时（如Docker、Kubernetes）兼容。这可以通过仔细选择和测试GPU驱动版本，以及与容器运行时进行充分的集成和验证来实现。
2. 容器镜像的兼容性：在构建容器镜像时，需要确保容器内的软件和库与所选GPU驱动和硬件兼容。这可以通过使用适当的基础镜像和在镜像中正确安装和配置GPU驱动和相关组件来实现。
3. GPU资源管理和调度：在容器云平台中，确保GPU资源的合理管理和调度是至关重要的。这可以通过使用适当的调度器和资源管理器，如Kubernetes的GPU Device Plugin和Device Manager来实现。这些工具可以确保GPU资源的正确分配和调度，并提供资源隔离和故障恢复的机制。
4. 可靠性和冗余：在GPU资源池的设计中，考虑冗余和故障恢复机制是重要的。通过使用多个GPU节点和适当的负载均衡策略，可以实现GPU资源的冗余和故障切换。此外，定期进行备份和监控，以及实时响应故障和异常情况，有助于提高平台的可靠性。
5. 测试和验证：在建设和优化GPU资源池之前，进行全面的测试和验证是必要的。通过模拟真实场景和负载，验证GPU资源的正确配置、性能和稳定性。同时，对关键功能和关注点进行详细的测试，如资源调度、容器迁移、故障恢复等，以确保平台在不同情况下的可靠性和兼容性。

总结起来，保证容器云环境中GPU资源池的兼容性和可靠性需要综合考虑硬件和软件的兼容性、资源管理和调度、冗余和故障恢复机制，并进行充分的测试和验证。这样可以确保GPU资源池在生产环境中稳定运行，并提供可靠的GPU计算能力。

1. 容器云的GPU资源管理平台，通常聚焦在对GPU硬件、基础系统软件 OS、AI框架的兼容性和适配性保障。   而 AI应用、预训练模型和软件开发工具包的兼容性和适配性保障，则是和AI框架强相关。
2. 容器云的GPU资源池中，租户的资源保障强隔离的安全性是由容器云平台的租户模型实现的，譬如以K8S的NAMESPACE做隔离。 稳定运行的可靠性则和采用的GPU虚拟化技术相关。因此，尽量采用商用软件，或者单位有较强的研发团队，也可以集成使用开源的GPU虚拟化项目。
3. 商务软件方面：可以评估NVIDA的AI企业版套件:https://www.nvidia.cn/data-center/products/ai-enterprise/，  对NVIDIA全系列的GPU硬件，基础系统软件VMWARE、K8S、OS上都有 兼容性和适配性保障。

另外，也可以评估国内趋动科技的Orion X产品：https://virtaitech.com/，  譬如： OrionX-CS-2.8.2 + OrionX-Controller-2.5.0 版本的兼容性列表如下：

•  网络
• o TCP/IP 以太网络
• o RDMA 网络( InfiniBand 和 RoCE )
•  NVIDIA GPU
• o Ampere 架构: A100,A10,A30,A40
• o Turing 架构: T4,RTX8000,RTX6000,RTX5000
• o Volta 架构: V100s, V100
• o Pascal 架构: P100,P40,P4
• o Maxwell 架构: M60,M40
• o Kepler 架构: K80,K40
•  NVIDIA CUDA
• o CUDA 11.0, 11.1, 11.2, 11.3, 11.4
• o CUDA 10.0, 10.1, 10.2
• o CUDA 9.0, 9.1, 9.2

 操作系统
o 64 位 CentOS 7.X
o 64 位 Ubuntu 18.04 LTS 、 16.04 LTS 、 14.04 LTS

 云平台
o 容器环境: Docker1.13 及以后版本
o Kubernetes 环境: Kubernetes 1.10 及以后版本
o KVM 环境: QEMU-KVM(QEMU 2.x)

 深度学习框架
o TensorFlow 1.8-2.4.1
o PyTorch 1.0-1.8
o PaddlePaddle 1.5-1.6 ， 2.0-2.1
o MXNet 1.4.1
o Xgboost 0.72 、 0.8 、 0.9
o Deepsheech V1.1 、 V1.3 、 V2.0
o NVCaffe 1.0
o TensorRT 5 、 6 、 7