拥抱云：2024 年人工智能和机器学习全面云原生

Vultr 团队一直在探索2024 年值得关注的趋势，研究GenAI和大型语言模型的世界。在这个动态的技术格局中，人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 也在不断发展，突破创新的界限。进入 2024 年，一场显着的变革即将到来——人工智能和机器学习的全面云原生集成。基于 CPU 的 Kubernetes 集群的扩展标志着这一转变，以适应在基于 GPU 的集群上运行的容器化服务和模型。云工程和架构原理正在无缝转移到 GPU 世界，为开发人员的开发工作提供了强大的平台。

基于 GPU 的集群的兴起

传统上，人工智能和机器学习模型在基于 CPU 的系统上找到了执行基础。然而，对加速处理能力的需求为将图形处理单元（GPU）集成到云原生开发中铺平了道路。据Gartner称，“到 2025 年，80% 的客户服务和支持组织将以某种形式应用生成式 AI 技术，以提高座席工作效率和客户体验 (CX)。” 预计到 2024 年，基于 GPU 的集群的使用将大幅增加，利用其并行处理能力来提高 AI 和 ML 工作负载的速度和效率。

将 Kubernetes 扩展到 GPU

Kubernetes 是开源容器编排平台，它已经改变了云原生应用程序开发的游戏规则。来年，我们将见证 Kubernetes 集群的扩展，无缝整合 GPU 资源。对于熟悉 Kubernetes 和容器注册表以在 CPU 上进行应用程序开发的开发人员来说，这种开发至关重要。向基于 GPU 的集群的过渡可确保他们的开发工作平稳高效地转变，使他们能够充分利用加速计算的潜力。

GPU 上的容器化服务和模型

容器化已成为现代软件开发的标准实践，提供可扩展性、可移植性和资源效率。Gartner表示，“数字客户服务将通过减少摩擦和消除不必要的客户努力来改变客户体验结果。” 到 2024 年，优化基于 GPU 的集群的容器化服务和模型，提高性能并允许开发人员利用并行处理优势。这种优化为处理复杂的人工智能和机器学习任务带来了新的可能性。

为开发人员提供云工程原理的支持

将基于 GPU 的集群集成到云原生生态系统中，将云工程原理转移到 GPU 世界。掌握了 CPU 云原生开发艺术的开发人员将发现自己具备无缝驾驭 GPU 环境所需的知识和工具。这种授权开辟了创新途径，并加快了人工智能和机器学习的进步步伐。

挑战和考虑

虽然转向 GPU 上的完全云原生 AI 和 ML 开发带来了诸多好处，但也带来了挑战。开发人员必须考虑不同GPU架构的资源分配、可扩展性和优化因素。此外，确保与现有 Kubernetes 工作流程和工具的兼容性对于平稳过渡至关重要。

随着我们进一步深入研究 2024 年，人工智能和机器学习在基于 GPU 的集群上的全面云原生集成代表了一个关键的技术时刻。Kubernetes 的扩展、容器化服务的优化以及云工程原理向 GPU 世界的转移，共同迎来了一个充满可能性的新时代。开发人员准备释放前所未有的潜力，推动创新并塑造人工智能和机器学习的未来。云原生革命仍在继续，其对人工智能和机器学习开发的影响堪称变革性的。

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