Kubernetes для ИИ: тестируем графические ускорители

Сегодня развитие ИИ-проектов часто сталкивается с двумя серьёзными проблемами: высокой стоимостью вычислительных ресурсов и сложностями масштабирования инфраструктуры. На практическом вебинаре вы узнаете, как автоматизировать работу с GPU в Kubernetes и оптимально распределять нагрузки, чтобы сократить затраты на вычислительные ресурсы и ускорить запуск ИИ-продуктов на рынок.

• Использование графических ускорителей (GPU) внутри кластера Kubernetes

• Автоскеллинг нод с GPU: как автоматически подстраивать ресурсы под нагрузку и экономить бюджет

• Разделение GPU внутри кластера Kubernetes

• NVIDIA или китайские GPU: сравнение по критериям бизнес‑критичности

• Практический пример запуска ИИ-нагрузок с использованием китайских GPU

• DevOps-инженерам и инженерам по надежности (SRE)

• Специалистам по ИИ и машинному обучению

• Руководителям ИИ-проектов

• R&D-менеджерам, архитекторам ИТ-решений

• ИТ-руководителям

• Всем, кто хочет внедрять ИИ без лишних затрат времени и ресурсов