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2012 年,人工智能 (AI) 在全球范围内大普及。目前,人工智能在各行各业都有大量的应用,比如基因测序、路况识别、广告推送、新药研发、工业仿真、医学图像分割等,都需要大规模的计算资源 GPU。
一开始,GPU 的使用及管理方式非常粗放,用户直接在 GPU 机器上进行算法训练。当 AI 模型多了之后,这种方式会带来很大的问题,一是模型训练效率低下,二是 GPU 资源利用率低。在降本增效的大背景下,需要有一个平台来进行统一的管理。
9 月 27 日 下午 2 点,青云科技公有云容器服务高级产品经理杨莹现身“云上生长”网络研讨会,为大家分享青云公有云容器服务 QKE(QingCloud Kubernetes Engine) 如何管理和调度 GPU 资源,高效完成机器学习、深度学习、图像识别等 AI 计算任务,高性能地承载企业大规模并行计算需求。您将了解:
✔ 通过 Kubernetes 运行 GPU 应用有哪些好处?
✔ 自建 Kubernetes 运行 GPU 应用有哪些难点?
✔ 青云公有云容器服务 QKE 对 GPU 资源的管理与应用
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