今日话题圈 科技 让构建 AI 应用更快捷!青云QingCloud为企业提供“合身”的托管Kubernetes服务

让构建 AI 应用更快捷!青云QingCloud为企业提供“合身”的托管Kubernetes服务

2012 年,人工智能(AI)在全球范围内大普及。经过了十年发展,目前,人工智能在各行各业都有大量的应用,比如基因测序、路况识别、广告推送、新药研发、工业仿真、医学图像分割等,都需要通过算法建模来驱动业务发展。这必然会用到深度学习,而深度学习通常需要大规模的计算资源 GPU。

一开始,GPU 的使用及管理方式非常粗放,用户直接在 GPU 机器上进行算法训练。当 AI 模型越来越多,这种方式会带来很大的问题,一是模型训练效率低下,二是 GPU 资源利用率低。

与 CPU 服务器相比,GPU 服务器是非常昂贵的。在降本增效的大背景下,需要一个平台统一管理。从 2016 年开始,Kubernetes 社区就不断收到来自不同渠道的大量诉求:希望能在 Kubernetes 集群上运行 TensorFlow 等机器学习框架。目前大型企业在构建基于 GPU 的深度学习训练平台时,基本上都是使用 Kubernetes 来管理和调度 GPU 任务。

自建环境使用 GPU 非常繁琐,涉及到自建 Kubernetes 集群、GPU 驱动安装、GPU 节点初始化、GPU 节点纳管到 Kubernetes 集群等配置工作。选择一款合适的托管 Kubernetes 服务,一键创建 Kubernetes 集群并部署机器学习类应用,不仅可以提高集群资源利用率、保障资源独享,还可以加速部署,让构建 AI 应用变得更加简单快捷!

本次青云科技“云上生长”系列网络研讨会第二期,邀请到了青云科技高级产品经理杨莹,为大家分享青云QingCloud 容器服务 QKE(QingCloud Kubernetes Engine)如何管理和调度 GPU 资源,高效完成机器学习、深度学习、图像识别等 AI 计算任务,高性能地承载企业大规模并行计算需求。

杨莹,青云科技容器服务高级产品经理,负责基于青云云平台的容器服务产品,以及容器服务相关的镜像仓库产品等。曾参与过多款云计算平台产品建设,如超融合云计算平台、DevOps 平台等,对云原生建设有一定经验。

9 月 27 日(星期二)下午 2:00,青云“云上生长”系列网络研讨会第二期,扫描海报二维码报名,即有机会获得热门技术书籍!

本期抽奖图书:

1.初学者 AI 入门书:博文视点出品《深度学习框架PyTorch:入门与实践(第2版)》

2.后端技术人员与基础平台工程师必读:图灵出品《深入剖析Kubernetes》

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