Kubernetes und GPUs: Die Bereitstellung von Grafikkarten für KI wird effizienter

Der Einsatz von GPUs (Graphic Processing Units) ist in vielen Bereichen von entscheidender Bedeutung, nicht nur für Entwicklungsteams und Unternehmen, die an Projekten im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) arbeiten, sondern auch für die akademische und wissenschaftliche Forschung. GPUs sind besonders nützlich, um die Ausführung komplexer, paralleler Aufgaben zu beschleunigen, die für KI und Machine Learning (ML) charakteristisch sind. Diese Dienste werden eingesetzt, um große Datenmengen zu verarbeiten und die Rechenleistung zu optimieren, was eine schnellere und effizientere Weiterentwicklung von Technologien und wissenschaftlichen Entdeckungen ermöglicht.

Warum sollten Sie sich auf GPUs in der Cloud verlassen?

Die in der Cloud bereitgestellte GPU-Technologie bietet eine noch nie dagewesene Flexibilität bei der Zuweisung von Rechenressourcen. Mit diesem Ansatz lässt sich die GPU-Nutzung dynamisch und skalierbar verwalten und optimieren, so dass die Kapazität schnell an die spezifischen Anforderungen jedes einzelnen Projekts angepasst werden kann. Unternehmen und Forscher können je nach Bedarf neue Grafikprozessoren verschiedener Typen und Konfigurationen hinzufügen, ohne die physische Infrastruktur verwalten oder hohe Kosten für ungenutzte Hardware rechtfertigen zu müssen. Dieses Cloud-basierte Bereitstellungsmodell ermöglicht eine effizientere und gezieltere Verwaltung der Ressourcen, wodurch sichergestellt wird, dass die Leistung stets mit den betrieblichen Anforderungen übereinstimmt und Ausfallzeiten und damit verbundene Kosten minimiert werden.

Die Verfügbarkeit von GPUs in der Cloud beschleunigt die Bereitstellung von KI-Code erheblich und ermöglicht eine schnelle Skalierung der Ressourcen je nach Projektbedarf. Darüber hinaus überträgt das Cloud-Modell die Verwaltung der Bereitstellung, Aufrüstung und Wartung der Infrastruktur an den Anbieter. Unternehmen können sich somit ausschließlich auf die Entwicklung und Optimierung ihrer KI-Modelle konzentrieren und müssen sich nicht um die Komplexität der Verwaltung physischer Grafikprozessoren und ihrer Infrastruktur kümmern.

GPU as-a-Service: Flexibilität und Variabilität

GPU as-a-Service kann je nach Art der Arbeitslast auf verschiedenen Modellen von Nvidia-Grafikkarten basieren. So kann für jede Phase des Projekts der am besten geeignete Grafikprozessor ausgewählt werden. Zum Beispiel eignet sich die Nvidia H100 aufgrund ihrer hohen Rechenleistung besonders für die Trainingsphase eines Modells der Künstlichen Intelligenz. Für die normale Ausführungsphase des Modells, die so genannte Inferenzphase, ist die Verwendung von GPUs wie Nvidia L4 oder L40S von Vorteil. Diese Modelle bieten eine wirtschaftlichere Lösung als die H100 und ermöglichen eine deutliche Optimierung der Betriebskosten.

GPU in der Cloud: eine umweltfreundliche Lösung

GPUs sind stark nachgefragte und teure Ressourcen und von entscheidender Bedeutung für KI- und ML-gestützte Arbeitsabläufe. Der Einsatz von Grafikprozessoren im Cloud-Modus hat auch erhebliche Vorteile in Bezug auf die ökologische Nachhaltigkeit. Durch den bedarfsgesteuerten Zugriff auf die GPUs werden die Kosten optimiert und die Infrastruktur wird nur dann genutzt, wenn es unbedingt erforderlich ist, basierend auf den tatsächlichen Arbeitslasten. Dieser Ansatz senkt nicht nur die Betriebskosten, sondern trägt auch wesentlich zur Reduzierung des Energieverbrauchs bei. Da die GPUs nur bei Bedarf aktiviert werden, wird der Dauerbetrieb ungenutzter Ressourcen vermieden. Dies verringert die mit ihrer Nutzung verbundene Umweltbelastung. Auf diese Weise verbessert Cloud Computing nicht nur die Wirtschaftlichkeit, sondern fördert auch nachhaltigere Praktiken, indem es den mit der intensiven Nutzung von Hardware verbundenen CO2-Fußabdruck verringert.

Kubernetes und GPU-Services 

Darüber hinaus gibt es noch eine zusätzliche Innovationsebene, die die Verwaltung von GPU-Ressourcen weiter vereinfacht. Ermöglicht wird dies durch die Open-Source-Plattform Kubernetes. Die Kubernetes GPU-Services bieten eine fortschrittliche Lösung zur Optimierung der GPU-Zuweisung und -Nutzung, so dass Entwicklungsteams ihre Ressourcen noch effizienter verwalten können. Mit Kubernetes können GPUs schnell und nach Bedarf verfügbar gemacht werden, auch für diejenigen, die bereits über GPU-Server verfügen – sei es vor Ort oder in der Cloud bei anderen Anbietern.

Die Kubernetes GPU-Services (K8sGPU) sind darauf ausgelegt, die Nutzung von GPU-Ressourcen in bestehenden Kubernetes-Umgebungen zu optimieren, sowohl betriebsintern als auch bei anderen Cloud-Anbietern. Sobald der K8sGPU-Agent auf dem bestehenden Kubernetes-Cluster installiert ist, ist der Prozess einfach und integriert. Der Agent verhält sich wie ein normaler Arbeitsknoten im Cluster, jedoch mit einem entscheidenden Unterschied: Bei der Planung eines Pods auf diesem virtuellen Knoten wird die Arbeitslast über einen Cloud-Anbieter an einen Remote-Grafikprozessor weitergeleitet, anstatt lokal ausgeführt zu werden.

Diese Integration ermöglicht eine zentralisierte und automatisierte GPU-Verwaltung und verbessert so die Skalierbarkeit und betriebliche Effizienz. Entwicklungsteams können sich somit stärker auf die Programmierung und Optimierung ihrer KI-Projekte konzentrieren, während sich Kubernetes um die Bereitstellung und Koordination der GPU-Ressourcen kümmert. Diese Technologie macht es möglich, Ressourcen präzise zu steuern, die Planung der Arbeitslasten zu vereinfachen und die Bereitstellungszeiten erheblich zu verkürzen. Abläufe werden dadurch flexibler und es kann besser auf Projektanforderungen reagiert werden.

Serverloser Grafikprozessor: Die Lösung von Seeweb

Die serverlose GPU von Seeweb stellt eine Neuheit in der Welt des fortgeschrittenen Computing dar. Sie nutzt Kubernetes, um das Container-Modell auf KI und ML anzuwenden. Dieser Service ermöglicht die Nutzung der Leistung von GPUs, ohne dass physische Hardware verwaltet werden muss, und vereinfacht so das Aufrüsten und die Skalierbarkeit von Computerumgebungen.

Mit der serverlosen GPU ist es möglich, Container auf mehreren GPU-Clustern auszuführen und die Arbeitslasten effizient und nachhaltig zu verteilen. Die Grafikprozessoren von Seeweb werden in die IT-Infrastruktur integriert, als wären sie lokal, obwohl sie sich in der Cloud befinden. Dieser Ansatz erleichtert die Ressourcenverwaltung und bietet Kosten- und Flexibilitätsvorteile, da die Bezahlung auf der Grundlage der tatsächlichen Nutzung erfolgt. Weitere Einzelheiten finden Sie auf der entsprechenden Seite: https://www.seeweb.it/en/products/serverless-gpu.