GPU加速Kubernetes集群助力音視頻轉碼與AI工作負載擴展

容器編排與GPU計算的結合,為追求性能優化的企業開辟了戰略轉型的新路徑

基于GPU的托管Kubernetes集群不僅是技術選擇,更是徹底改變企業處理高負載任務的戰略部署方式。
隨著人工智能和機器學習項目激增、實時數據處理需求的劇增,以及高性能媒體處理和流媒體的迫切需求,GPU加速工作負載正蓬勃發展。

媒體與流媒體應用需要不斷調整以應對流量高峰需求。雖然體育賽事直播等場景可以預測突發流量,但更多情況下難以預判需求高峰。基于邊緣原生應用,通過Kubernetes確保底層基礎設施既能彈性擴展以應對峰值需求,同時保持穩定性能,并避免資源閑置帶來的成本。

高效轉碼是可擴展媒體應用,尤其是直播流媒體的核心組件。如今,我們在托管的Kubernetes集群中提供 GPU 節點池,為客戶提供了更便捷的解決方案。

重磅發布:Linode Kubernetes Engine支持NVIDIA RTX 4000 Ada架構GPU

我們宣布Linode Kubernetes Engine正式兼容NVIDIA RTX 4000 Ada架構GPU。該系列方案專為媒體場景優化,每張顯卡配備2個編碼引擎、2個解碼引擎和1個AV1編碼引擎,能夠適應多樣化工作負載。RTX 4000 Ada基礎配置(1 GPU/4 CPU/16GB內存)起售價僅0.52美元/小時。

部署流程簡便:

創建Kubernetes集群時,選擇合適的GPU方案并設置節點池規模即可。
注意:?需選擇GPU可用區域,當前支持以下區域:
? 美國芝加哥(us-ord)
? 美國西雅圖(us-sea)
? 德國法蘭克福擴展區(de-fra-2)
? 法國巴黎(fr-par)
? 日本大阪(jp-osa)
? 新加坡擴展區(sg-sin-2)

直達Kubernetes價值的快車道

為降低開發者構建與管理Kubernetes工作負載時的復雜度,我們新推出的Akamai應用平臺同樣支持GPU加速。該平臺兼具K8s的快速部署能力與GPU的強勁算力,為媒體處理、AI等高負載應用打造了成本、性能與規模三重優勢,是理想解決方案。

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注:應用平臺目前處于Beta測試階段,需通過Beta計劃頁面激活后方可在集群中部署。

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