Vultr团队一直在探索2024年的趋势，研究GenAI和大型语言模型的世界。在这一动态的技术格局中，人工智能（AI）和机器学习（ML）也在不断发展，突破了创新的边界。随着进入2024年，一个显著的转变即将到来——AI和ML的完全云原生集成。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地转移到GPU世界，为开发者的开发工作提供了一个强大的平台。
基于GPU的集群的兴起
传统上，人工智能和ML模型是在基于CPU的系统上找到执行基础的。然而对加速处理能力的需求为图形处理单元（GPU）集成到云原生开发中铺平了道路。Gartner表示，“到2025年，80%的客户服务和支持组织将以某种形式应用生成型人工智能技术，以提高代理生产力和客户体验。”预计2024年，基于GPU的集群的使用将大幅激增，利用其并行处理能力来提高人工智能和ML工作负载的速度和效率。
将Kubernetes扩展到GPU
开源容器编排平台Kubernetes已经改变了云原生应用程序开发的游戏规则。在接下来的一年里，将见证Kubernetes集群的扩展，以无缝地整合GPU资源。对于熟悉Kubernetes和容器注册表的开发人员来说，此开发对于CPU上的应用程序开发至关重要。向基于GPU的集群的过渡确保了其开发工作的平稳高效转变，使其能够充分利用加速计算的潜力。
GPU上的容器化服务和模型
容器化已经成为现代软件开发中的一种标准做法，提供了可扩展性、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。”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的优势。这种优化为处理复杂的人工智能和ML任务释放了新的可能性。
用云工程原理为开发人员赋能
基于GPU的集群与云原生生态系统的集成为GPU世界带来了云工程原理的转变。掌握了CPU上云原生开发艺术的开发人员将发现自己掌握了无缝导航GPU环境所需的知识和工具。这种授权为创新开辟了途径，加快了人工智能和机器学习的发展步伐。
挑战和考虑
虽然在GPU上向全云原生人工智能和ML开发的转变带来了许多好处，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工作流和工具的兼容性对于平稳过渡至关重要。
随着Vultr深入研究2024年，AI和ML在基于GPU的集群上的完全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，共同开启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，塑造人工智能和机器学习的未来。云原生革命仍在继续，它对人工智能和ML发展的影响简直是变革性的。
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