AI算力如何高速運轉(zhuǎn)？華為云全球首發(fā)GPU加速型容器

日前，華為云·云容器實例(CCI)全球首發(fā)基于K8S的serverless GPU加速型容器實例。這是繼華為云在全球首發(fā)基于K8S的容器實例后，為容器實例服務(wù)提供更豐富的計算選擇，給關(guān)注AI、視頻處理等高性能計算的企業(yè)和開發(fā)者帶來更多的玩法。

AI算力需求迎來爆發(fā)式增長

以AI場景為例，OpenAI發(fā)布研究報告，透露2012年到2018年6年間單次AI訓練的計算量增加30萬倍，這意味著訓練計算量每3.5個月翻倍，是摩爾定律的5倍。同時，AI正在向各行各業(yè)普及，因此AI算力的需求會出現(xiàn)爆炸式增長。公有云因為低成本的硬件、無需關(guān)注基礎(chǔ)設(shè)施、0交付周期的優(yōu)勢，是客戶在有AI算力需求時是更好的選擇。

隨著容器技術(shù)逐漸被各個領(lǐng)域開發(fā)者接受，大家發(fā)現(xiàn)容器技術(shù)可以提供標準化的容器打包，解決AI場景中不同工具對環(huán)境的依賴。用戶在搭建深度學習訓練環(huán)境，需要準備帶GPU的機器，安裝python，tensorflow，GPU驅(qū)動等，如果要從開發(fā)環(huán)境到測試環(huán)境，再從測試環(huán)境到生成環(huán)境，涉及環(huán)境遷移過程中如何保證環(huán)境的一致性。然而容器帶來的標準化打包能力可以提供了絕佳的解決方案，可以極大降低AI平臺的復雜度，做到多訓練框架并存、大幅簡化生產(chǎn)環(huán)境部署。

目前K8S已經(jīng)成為業(yè)界最主流的容器管理平臺，它提供靈活的編排調(diào)度系統(tǒng)，可以滿足大規(guī)模、高并發(fā)的AI分布式訓練，大幅提高訓練速度。因此，公有云GPU容器實例對AI用戶的吸引力越來越高。

華為云·GPU加速型云容器實例

華為云·云容器實例本次發(fā)布的GPU加速型容器實例本質(zhì)是在Serverless K8S的基礎(chǔ)上提供GPU算力，這兩個技術(shù)的結(jié)合給AI、基因、視頻處理等場景帶來不一樣的體驗。

免運維。相比傳統(tǒng)租用云服務(wù)器、甚至自建IDC，GPU加速型容器實例無需客戶維護集群、考慮集群的升級、社區(qū)bug修復、集群資源利用率等問題，直接購買和管理GPU容器實例。同時，CCI提供了可視化的pod CPU/MEM/GPU監(jiān)控功能，可以實時監(jiān)控處理過程，極大的簡化運維成本。

高性能。華為云GPU加速型云容器實例支持秒級伸縮和高并發(fā)，kata容器啟動速度實測600ms，集群規(guī)模高達上十萬容器實例，讓客戶快速利用GPU實例實現(xiàn)分布式計算。例如，華為云EI使用該GPU容器實例，在斯坦福大學DAWNBench測試中取得前兩名的好成績，并達到0.8+的GPU線性加速比。

低成本。很多高性能計算時長非常靈活，以AI訓練為例，很多場景下，客戶需要快速、多次計算進行迭代。華為云GPU加速型云容器實例提供按需按秒計費，讓客戶真正按業(yè)務(wù)計算市場進行消費，避免包年包月帶來的高成本。

華為云·GPU加速型云容器實例在Serverless K8S上展現(xiàn)了免運維、高性能、低成本算力的優(yōu)勢，逐步成為解決AI場景中各種環(huán)境問題的利器。未來也將在AI、基因、視頻處理等行業(yè)，為高性能計算的企業(yè)和開發(fā)者提供更加高效，安全、低成本的公有云服務(wù)。

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