NVIDIA加速計算平臺和Red Hat OpenShift 4聯(lián)手助力加速用于AI和數(shù)據(jù)科學的本地Kubernetes部署。

對于希望能夠更快將GPU加速的AI和數(shù)據(jù)科學項目投入運行的企業(yè)來說，如今想實現(xiàn)這樣的目標，更加容易了。

在近日舉行的紅帽峰會上，NVIDIA和紅帽（Red Hat）推出了由NVIDIA GPU加速計算平臺和紅帽最新發(fā)布的Red Hat OpenShift 4相結合的組合產(chǎn)品，從而為用于AI和數(shù)據(jù)科學的Kubernetes本地部署提供加速。

成果：過去需要IT管理員耗費大半天時間才能完成的Kubernete管理任務，如今在一個小時內(nèi)就能完成。

更強大的GPU加速，更簡化的部署流程

如今，越來越多企業(yè)開始依靠AI和數(shù)據(jù)科學，將大量數(shù)據(jù)轉化為具有可操作性的情報，正是這樣的需求催生了此項合作的誕生。

然而，真正有價值意義的AI和數(shù)據(jù)分析工作，需要通過GPU計算來加速整個企業(yè)級IT軟件堆棧：從NVIDIA驅動程序到容器運行時間、再到應用程序框架，每一層的軟件都需要進行優(yōu)化。

NVIDIA的CUDA并行計算架構和CUDA-X加速庫受到了超過120萬開發(fā)者的青睞，從AI到高性能計算再到VDI，可用于加速眾多領域的應用程序。

而且無論是筆記本電腦還是數(shù)據(jù)中心，亦或是在云端， NVIDIA的通用架構能夠在任何你能夠想象得到的計算設備上運行 ，因此對GPU加速應用程序進行投資的合理性也就顯而易見了。

然而，加速AI和數(shù)據(jù)科學工作負載只是第一步。對于IT部門來說，在大型GPU加速的數(shù)據(jù)中心上以正確的方式部署優(yōu)化型軟件堆棧，是一件既耗時又令人頭痛的事情。而這正是NVIDIA與紅帽此次合作所致力解決的點。

Red Hat OpenShift是業(yè)內(nèi)領先的企業(yè)級Kubernetes平臺。先進的OpenShift 4能夠把在集群中部署Kubernetes的工作變得前所未有的簡單。特別值得一提的是紅帽的Kubernetes 運算符，紅帽對其投入甚多，它能夠將許多例行的數(shù)據(jù)中心管理工作和應用程序生命周期管理任務轉為自動化管理，從而降低管理復雜性。

NVIDIA一直在開發(fā)自己的GPU運算符，從而將早前大量需要IT經(jīng)理通過shell腳本來完成的工作實現(xiàn)自動化，例如安裝設備驅動程序，確保數(shù)據(jù)中心所有節(jié)點上都有正確的GPU容器運行時間，并監(jiān)控GPU。

通過NVIDIA與紅帽的合作，只要設置了集群，您只需運行GPU運算符即可將必要的依賴項添加到集群中的工作節(jié)點上，就這么簡單。而且，因為它能夠啟動新的云資源，這讓企業(yè)機構能夠輕松地使用OpenShift 4來啟動并運行基于GPU的數(shù)據(jù)中心群集。

早期試用計劃

在紅帽峰會上，NVIDIA在1039號展臺展示了如何使用OpenShift和GPU運算符來輕松設置裸機GPU集群。

此外，紅帽首席技術官Chris Wright在峰會現(xiàn)場發(fā)表了精彩的主題演講，NVIDIA計算軟件副總裁Chris Lamb也與他同臺，展示了我們的技術是如何協(xié)同工作的，并對雙方的對合作展開了更進一步詳細探討。