漫步远方，心荡神往

本文系统整理了在使用 NVIDIA GPU 及其他加速卡时常见的系统诊断工具与命令，覆盖硬件信息、操作系统状态、内核日志、网络互联（OFED/Fabric）、IPMI 管理以及 NVIDIA 专属监控工具（如 nvidia-smi、nvidia-bug-report.sh） 等关键维度，为 GPU 用户提供全面的系统诊断工具箱。

本次OOM问题表现为GPU显存充足但PyTorch无法申请，具有概率性、偶发性特征。排查覆盖资源限制、容器运行时、GPU插件、CUDA环境、驱动、内核、存储网络等多个层面，排除了主存限制、存储I/O、网络及runtime实现问题。关键线索包括：nvidia-smi显示初始化显存异常（仅4M）、旧内核（3.10）与新驱动（535+）兼容性存疑、GPU共享模式干扰、前后脚本连续执行可能导致CUDA上下文污染。综合判断，问题核心并非真实显存不足，而是CUDA上下文初始化失败或状态异常，由前置脚本隐式加载CUDA、GPU虚拟化干扰、旧内核兼容性不足等多重因素叠加导致，属于“伪OOM”。

监测 Linux 内存缺页中断事件

监测 Linux 内核内存 OOM 事件

Scheduler 分两个 cycle：Scheduling Cycle 和 Binding Cycle。在 Scheduling Cycle 中为了提升效率的一个重要原则就是 Pod、 Node 等信息从本地缓存中获取，而具体的实