北京互联网公司网站建设网站建设新闻++常识

北京互联网公司网站建设,网站建设新闻++常识,秦皇岛网站制作与网站建设,中国建筑云筑网登录使用 NVIDIA 和 Run:ai 实现“一次训练#xff0c;随处部署”的 AI 混合云战略** 核心摘要 通过整合 NVIDIA 的云原生技术栈 与 Run:ai 的 AI 计算协调平台#xff0c;解决企业在混合云和多云环境中部署与管理 AI 工作负载的主要挑战。核心价值在于#xff1a;提供一致性的…使用 NVIDIA 和 Run:ai 实现“一次训练随处部署”的 AI 混合云战略**核心摘要通过整合NVIDIA 的云原生技术栈与Run:ai 的 AI 计算协调平台解决企业在混合云和多云环境中部署与管理 AI 工作负载的主要挑战。核心价值在于提供一致性的开发与部署体验使 AI 模型能够在任何 GPU 驱动的平台上运行无需修改代码从而提升工程效率、优化资源利用并加速 AI 项目的上市时间。一、 背景与挑战混合多云环境下的 AI 运维困境随着企业普遍采用混合云与多云策略以获取最佳算力、实现全球覆盖并控制成本AI 工程团队面临严峻挑战环境碎片化在不同云平台或本地数据中心操作 AI 应用因其底层堆栈差异导致运维复杂。团队负担重MLOps 团队需熟悉多种环境开发人员需为不同平台定制化应用增加了工作量和出错风险。资源利用率低缺乏统一的调度与管理难以高效利用昂贵的 GPU 资源。二、 NVIDIA 解决方案提供一致的、端到端的 AI 堆栈NVIDIA 致力于提供一个完整、一致的软件栈屏蔽底层基础设施差异。NVIDIA Cloud Native Stack 虚拟机映像 (VMI)是什么一个预装了完整云原生软件栈的 GPU 加速虚拟机镜像。包含内容基于上游 Kubernetes并集成了NVIDIA GPU Operator。作用让用户能够快速构建、测试和运行由 Kubernetes 编排的 GPU 加速型容器化应用。可用性在 AWS、Azure、Google Cloud 三大公有云上均可获取。NVIDIA GPU Operator核心价值自动化Kubernetes 集群中 GPU 所需软件组件驱动、容器运行时、监控等的生命周期管理。关键功能简化部署提升 GPU 性能、利用率和可观测性。企业收益使 IT 团队从繁琐的基础设施管理中解放专注于 AI 应用开发本身。NVIDIA AI Enterprise 企业级支持服务内容购买此企业软件套件后可获得直接访问 NVIDIA 专家、明确的服务级别协议(SLA)以及长期支持。价值为关键 AI 项目提供从技术指导、部署支持到持续维护的全生命周期保障确保项目顺利推进。三、 Run:ai 的增强智能编排与资源优化Run:ai 作为 AI 计算协调领域的领导者其平台已与NVIDIA AI Enterprise完成认证集成。Run:ai Atlas 平台一个 AI 计算平台专注于简化对云和本地 GPU 集群的访问、管理和利用。核心能力智能调度与分级 GPU确保任务获得恰到好处的计算资源。GPU 编排与虚拟化自动化 AI 工作负载的编排实现跨团队和集群的硬件资源管理与虚拟化让研究人员更高效地使用 GPU。灵活的部署可安装在任何 Kubernetes 集群上为 AI 基础设施增添高效的调度与监控功能。与 NVIDIA VMI 的协同可以将基于 NVIDIA Cloud Native Stack VMI 创建的云实例轻松添加为 Kubernetes 集群的 GPU 工作节点快速扩展集群的算力。四、 实践演示在 AWS 上集成 NVIDIA VMI 与 Run:ai以下步骤概述了如何快速搭建一个具备高级编排能力的 AI 开发环境部署基础架构从 AWS Marketplace 启动NVIDIA Cloud Native Stack VMI实例。安装与配置 Run:ai在实例上安装 Run:ai 平台。修改 Kubernetes API 服务器配置 (kube-apiserver.yaml)集成 Run:ai 的用户身份认证。项目管理与配额设置在 Run:ai 用户界面中创建项目例如nvaie-high-priority和nvaie-low-priority。为项目分配 GPU 配额以保障高优先级工作的资源可用性。工作负载提交与编排测试使用runaiCLI 向不同优先级的项目提交测试作业基于 TensorFlow 的快速入门镜像。演示关键特性——智能抢占当高优先级项目 (nvaie-high-priority) 的作业需要资源时Run:ai 可以自动抢占低优先级项目 (nvaie-low-priority) 中正在运行的作业。被抢占的作业会自动保存检查点训练进度得以保留并在资源释放后从队列中重新调度执行。通过 CLI 和 Dashboard 监控作业状态直观展示资源动态分配和抢占过程。五、 总结与核心价值无缝跨云部署NVIDIA 提供了一致的底层软件栈确保 AI 应用从开发到部署的可移植性实现“一次编写随处运行”。企业级可靠性通过NVIDIA AI Enterprise获得从软件到专家的全面支持。极致资源效率Run:ai的智能调度、配额管理和作业抢占功能显著提升了昂贵 GPU 资源的利用率和团队协作效率。加速 AI 落地该组合方案简化了基础设施的复杂性让数据科学家和工程师能更专注于模型创新与业务洞察而非环境适配。六、 相关资源NVIDIA AI EnterpriseNVIDIA Cloud Native Stack VMINVIDIA GPU OperatorRun:ai 解决方案NVIDIA与Run:ai如何协作解决企业AI在混合云/多云环境下的核心痛点 核心问题与价值主张项目核心内容解决的痛点企业在混合/多云环境中运行AI时面临基础设施异构、堆栈不一致的问题导致MLOps团队需适配多种环境开发人员需为不同平台修改代码严重降低效率。核心价值主张“一次训练随处部署”提供一个标准化、跨平台一致的软件堆栈使开发者可在任何GPU环境本地或任意云进行开发并无需修改代码即可将应用部署到其他GPU平台。️ 解决方案与关键技术该联合方案通过“标准化基础设施层” “智能化编排层”的分工模式构建。角色核心组件/平台关键功能与价值NVIDIA(基础设施层)Cloud Native Stack VMI(虚拟机映像)提供预集成、开箱即用的云原生GPU环境含K8s和GPU Operator在AWS、Azure、GCP上提供一致的底层环境。NVIDIA GPU Operator自动化管理K8s集群中GPU所需的全栈软件驱动、运行时等让用户无需手动管理底层基础设施。NVIDIA AI Enterprise提供企业级支持专家访问、SLA、长期支持保障生产系统的稳定与可靠性。Run:ai(编排管理层)Atlas平台(已认证)AI工作负载协调引擎提供跨集群的智能调度、资源管理、监控和分析。核心功能1.GPU资源池化与分片将物理GPU虚拟化实现多任务共享大幅提升利用率。2.智能调度与作业抢占基于优先级和配额自动调度或抢占作业保障关键任务资源。3.多租户项目管理通过“项目”隔离资源并设定配额方便团队协作与成本核算。 业务场景与典型工作流程典型适用场景混合云AI基础设施统一管理统一纳管本地与多个公有云的GPU资源。提升GPU资源利用率与投资回报率通过分片和智能调度减少昂贵GPU的闲置。团队协作与资源保障为不同团队分配配额并确保高优先级任务能及时抢占资源。简化数据科学家工作屏蔽底层复杂性让研究者通过简单命令提交任务。部署流程示例AWS启动基础环境从AWS Marketplace启动NVIDIA Cloud Native Stack VMI实例。集成管理平台在K8s集群上安装Run:ai并配置身份认证。配置资源规则通过Run:ai UI创建项目并为不同项目设置GPU配额和优先级。提交与运行业务使用Run:ai CLI提交AI训练作业平台将自动执行调度、抢占和监控。 总结优势与核心价值NVIDIA与Run:ai的联合方案构建了一个跨云、一致、高效且易管理的AI开发和部署平台其核心价值在于技术解耦与标准化通过NVIDIA VMI和GPU Operator标准化了底层基础设施实现了应用与底层硬件的解耦。资源最大化利用Run:ai的GPU分片和智能调度使昂贵的GPU算力得以充分利用直接提升投资回报率。企业级敏捷与管控结合了NVIDIA的企业级支持与Run:ai的多租户、配额和优先级管理使企业能在保持管控力的同时提升AI研发的敏捷性。总而言之该方案将NVIDIA在GPU计算领域的标准化能力与Run:ai在AI工作负载编排领域的专业化能力相结合为企业解决了AI工业化落地中基础设施碎片化的核心挑战。GPU分片技术原理、自动驾驶和药物研发的落地案例与KubeFlow等AI编排平台的对比 GPU分片Fractionalization技术原理详解GPU分片是Run:ai等平台实现高资源利用率的核心技术其目标是将单块物理GPU分割成多个虚拟GPUvGPU供多个AI工作负载同时但隔离地使用。原理维度核心机制与实现核心思想空间复用与时间复用结合通过底层驱动和容器运行时层面的拦截与控制让多个容器“认为”自己独享GPU而实际由平台进行资源的精细切分和调度。主要技术路径1. 时间切片多个容器分时共享同一块GPU的计算核心SM。通过CUDA上下文快速切换实现微观上的并行。适用于计算密集型、间歇性使用GPU的负载。2. 内存隔离将GPU的显存预先静态划分或运行时动态隔离分配给不同容器。每个容器只能访问被分配的部分显存。适用于显存需求明确、需强隔离的场景。Run:ai的实现特点Run:ai通常采用基于Kubernetes Device Plugin和NVIDIA MIG多实例GPU或Time-Slicing的方案。对于不支持MIG的GPU它通过时间切片结合显存隔离来实现分片。其调度器能感知分片将任务请求的“0.3个GPU”之类的分数请求映射到具体的物理分片上。与NVIDIA技术的关联最佳实践是结合NVIDIA MIG技术适用于A100、H100等高端GPU。MIG能在物理层面将一块GPU划分为多个最多7个安全隔离的实例。Run:ai的调度器可以直接管理和调度这些MIG实例实现硬件级的分片与隔离。 自动驾驶与药物研发落地案例分析这两个领域对AI算力需求巨大且工作负载模式典型是评估该方案价值的绝佳场景。行业典型工作负载与痛点NVIDIA Run:ai 联合方案带来的价值自动驾驶1. 模型训练海量感知数据图像、激光雷达处理需大规模分布式训练周期长。2. 仿真测试基于仿真的验证与闭环学习需高并发、低延迟的GPU推理。痛点算力需求呈波峰波谷研发与测试环境资源争抢高昂的硬件投资利用率不高。1. 提升集群利用率通过GPU分片仿真测试的小型任务可“填充”大规模训练任务间的空闲算力使集群整体负载更饱满。2. 优先级保障可为关键的模型训练任务设置高优先级当资源紧张时自动抢占低优先级的仿真任务资源确保核心项目进度。3. 混合云弹性利用本地GPU集群进行日常研发和训练在需要突发算力进行大规模仿真时通过VMI快速在公有云上拉起一致的环境通过Run:ai统一调度实现云爆发。药物研发1. 虚拟筛选对百万级化合物库进行分子对接模拟属高吞吐量计算任务小而多。2. 生成式化学使用生成式AI设计新分子需中等规模、交互式的GPU资源。痛点传统HPC队列调度对AI任务不友好化学家与生物学家需要快速获取结果但资源申请流程复杂。1. 加速研究迭代GPU分片让单个GPU可同时服务多个虚拟筛选任务极大缩短筛选周期。数据科学家通过简单CLI提交任务无需等待传统HPC调度。2. 资源精准匹配生成式模型训练可能不需要整块GPURun:ai可分配0.5个GPU这样的分数资源避免浪费。3. 多团队协作药物发现、临床前研究等不同团队可在同一平台的不同项目下工作获得有保障的配额互不干扰且能共享底层资源池。⚖️ 与KubeFlow等AI编排平台的对比分析Run:ai与KubeFlow定位有交集但侧重点不同下表从多个维度进行对比以明确其差异和适用场景。对比维度Run:ai AtlasKubeFlow分析与选型建议核心定位AI计算资源的调度与管理平台专注于GPU等异构资源的高效利用。端到端的MLOps平台覆盖从实验跟踪、特征工程到模型部署的完整机器学习生命周期。Run:ai是“资源效率专家”KubeFlow是“流程标准专家”。核心能力1. 高级GPU调度分片、配额、优先级抢占。2. 资源池化与监控多集群统一视图、利用率分析。1. 流水线编排构建可重复的ML工作流。2. 组件丰富Notebook、超参调优、模型服务等丰富组件。Run:ai在提升硬件利用率、保障关键任务上更深KubeFlow在标准化ML流程、整合工具链上更全。技术架构非侵入式作为K8s的调度器扩展和操作器运行专注于底层资源。一组在K8s上部署的开源微服务组件构成一个上层的ML平台。Run:ai更底层、轻量KubeFlow更上层、全面但也更复杂。与NVIDIA方案集成深度集成直接管理和调度NVIDIA GPU包括MIG是NVIDIA AI Enterprise认证的伙伴。标准兼容可通过NVIDIA GPU Operator使用GPU但缺乏针对NVIDIA高级功能的深度优化和调度。在以NVIDIA GPU为核心的环境中Run:ai的集成度和优化程度通常更高。典型使用场景企业拥有昂贵GPU集群需要最大化投资回报率并解决多团队资源争抢和优先级问题。ML团队需要一套从实验到生产的统一开源框架来管理和追踪复杂的ML项目流程。可结合使用用Run:ai管理底层GPU资源池在其上部署KubeFlow来管理ML流水线实现资源高效与流程规范的双重目标。 总结与综合建议综上所述NVIDIA与Run:ai的联合方案在提升GPU资源利用率和管理效率方面形成了强大合力尤其在算力成本高昂、任务类型复杂、团队协作需求强的场景下价值显著。关于技术选型的最终建议如果你面临的痛点是“GPU太贵、总不够用、不知道谁在用”应优先考虑引入Run:ai来解决资源管理和利用率问题。如果你面临的痛点是“ML实验难以复现、模型部署混乱、流程缺乏标准”则应优先建设以KubeFlow为代表的MLOps平台。对于大型企业或重度AI用户采用Run:ai KubeFlow的组合架构是理想选择由Run:ai作为底层资源调度中枢统一高效管理所有GPU在其上构建KubeFlow作为ML工作流平台服务数据科学家团队。两者通过Kubernetes无缝协作。NVIDIA与Run:ai联合解决方案旨在解决企业在混合多云环境中训练和部署AI模型时面临的挑战核心主旨该文章旨在阐述如何利用NVIDIA的基础设施软件和Run:ai的编排平台实现“一次训练随处部署”的AI工作流程从而应对混合多云环境的复杂性。详细内容梳理与说明1. 面临的挑战背景企业采用混合/多云策略以获得最优计算资源、全球覆盖和成本效益。痛点环境碎片化在不同平台云、本地运行AI应用因技术栈差异而困难重重。操作负担MLOps团队需要熟悉多种环境开发人员需为不同平台定制代码。管理复杂难以统一管理和高效利用分散的GPU资源。2. NVIDIA 提供的解决方案一致的基础设施层NVIDIA 致力于提供一致且完整的软件堆栈使AI应用能在任何GPU平台上无代码修改地运行。核心产品一NVIDIA Cloud Native Stack 虚拟机映像是什么一个预装了完整云原生GPU软件栈的虚拟机镜像。包含内容上游Kubernetes。NVIDIA GPU Operator核心组件自动化管理Kubernetes上使用GPU所需的所有软件驱动、容器运行时、监控等简化运维。价值使团队能快速构建、测试和运行由Kubernetes编排的GPU加速型容器化应用。可用性在AWS、Azure、GCP三大云平台提供。核心产品二NVIDIA AI Enterprise 企业级支持是什么一个企业级AI软件套件及相关支持服务。包含内容软件套件包含上述Cloud Native Stack等企业级AI工具。支持服务直接访问NVIDIA专家、明确的服务级别协议、长期支持选项。价值为AI项目提供从开发到部署的全周期企业级保障。3. Run:ai 提供的解决方案智能的编排与调度层Run:ai 作为AI计算协调的领导者其平台已与NVIDIA AI Enterprise完成认证集成。Run:ai Atlas 平台核心功能简化GPU访问与管理为数据科学家提供对GPU资源的自助式访问。智能调度与GPU切分确保工作负载获得恰到好处的计算资源如将单块GPU虚拟化分给多个任务最大化利用率。自动化编排跨团队和集群自动化管理AI工作负载和硬件资源。与NVIDIA的集成价值企业可结合NVIDIA一致的基础设施和Run:ai高效的调度能力加速数据科学管道。使企业能专注于模型开发与洞察获取而非基础设施管理。4. 实践部署示例在AWS上搭建并验证文章提供了一个从搭建环境到运行工作负载的完整示例。步骤1启动基础设施在AWS Marketplace启动NVIDIA Cloud Native Stack VMI实例。这相当于快速创建了一个已配置好Kubernetes和GPU Operator的GPU工作节点。步骤2安装与配置Run:ai在已有的Kubernetes集群上安装Run:ai平台。将新创建的NVIDIA VMI实例作为GPU工作节点添加到集群。配置Kubernetes API服务器启用Run:ai的用户身份认证。步骤3通过项目进行资源治理在Run:ai界面中创建项目并为项目设置GPU配额。示例nvaie-high-priority项目配额为2个GPU高优先级。nvaie-low-priority项目配额为0个GPU低优先级使用剩余资源。步骤4提交工作负载并演示高级编排功能安装Run:ai CLI用于提交和管理作业。提交测试作业# 向高优先级项目提交作业job1申请1个GPUrunai submit job1 -i gcr.io/run-ai-demo/quickstart -g1-p nvaie-high-priority# 向低优先级项目提交作业job2申请1个GPUrunai submit job2 -i gcr.io/run-ai-demo/quickstart -g1-p nvaie-low-priority关键演示作业抢占当高优先级项目nvaie-high-priority已用满其2个GPU配额时其内部作业享有保障资源。向该项目提交第三个作业job3时由于配额已满Run:ai会自动执行抢占检查并保存低优先级作业job2的训练检查点。将job2从GPU中移除释放资源。将释放的资源分配给高优先级的job3。被抢占的job2进入挂起队列待有资源时自动恢复。价值体现确保了关键任务的资源同时优化了整体GPU利用率并保证了训练任务的连续性通过检查点机制。5. 总结与资源方案总结NVIDIA提供了跨云一致的底层GPU基础设施通过Cloud Native Stack VMI和GPU Operator。Run:ai提供了上层智能的AI工作负载编排与资源管理。二者结合实现了“一次开发随处部署”同时显著提升GPU资源利用率和团队效率。获取支持可通过NVIDIA合作伙伴获取企业级支持。参考资源NVIDIA AI EnterpriseNVIDIA Cloud Native Stack VMINVIDIA GPU OperatorRun:ai 解决方案页面核心价值提炼对象核心价值AI工程师/数据科学家无需关心底层基础设施差异通过简单统一的方式申请和使用GPU资源快速开展实验和训练。MLOps/运维团队通过标准化、自动化的基础设施NVIDIA VMIGPU Operator和统一的资源调度平台Run:ai大幅降低多环境管理复杂性和运维负担。企业1.避免供应商锁定构建可在任何云或本地运行的便携式AI应用。2.优化成本通过智能调度和GPU切分最大化昂贵的GPU资源利用率。3.加速AI落地简化的流程和工具链使团队能更专注于核心AI开发缩短上市时间。总而言之这是一个从IaaS层到PaaS层的端到端解决方案通过将NVIDIA在GPU计算领域的深厚实力与Run:ai在Kubernetes上编排AI工作负载的专长相结合为企业提供了在混合多云时代构建和运营AI平台的强大工具箱。