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多实例GPU（MIG）功能允许将NVIDIA A卡或者H卡安全地划分为多个独立的GPU实例，供CUDA应用程序使用。例如，NVIDIA A100支持最多七个独立的GPU实例。MIG为多个用户提供了独立的GPU资源，以实现最佳的GPU利用率。该功能对于未能充分利用GPU计算能力的工作负载特别有益，因此用户可能希望并行运行不同的工作负载，以最大化资源的利用。

NFD（Node Feature Discovery）扫描节点基础信息，添加如 CPU 型号、操作系统版本、内核版本等标签，前缀为，用于节点特征描述。GFD（GPU Feature Discovery）专门识别 GPU 节点，添加核心标签，并补充 GPU 型号、驱动版本、显存容量等信息（如作用：这两个组件为后续组件提供 “准入条件”，只有携带标签的节点才会部署驱动和工具包。gpu0-only:#

Elastic Stack在可观测性方面，社区版和白金版之间存在明显的功能差异。功能社区版白金版（Platinum）日志收集与搜索支持支持APM（应用性能监控）基本功能全功能（含高级仪表盘、机器学习）Metrics（系统指标监控）支持支持Uptime（服务可用性监控）支持基本 Heartbeat支持全功能和 UI 扩展安全特性（认证、权限控制）基础认证细粒度 RBAC机器学习（异常检测）不支持支持

本文以企业生产环境CICD流程为背景，利用 Jenkins、SonarQube、Harbor、Container、Kubernetes技术，搭建一个完整的 CI/CD 管道，模拟实际生产环境项目开发部署流程，实现持续集成、持续交付和持续部署。

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