Vultr拥抱云:人工智能和机器学习将在2024年全面实现云原生（拥抱vr技术阅读理解）

Vultr团队一直在探索2024年的趋势，并研究GenAI和大型语言模型的世界。在这种动态的技术格局中，人工智能（AI）和机器学习（ML）也在不断发展，突破了创新的边界。随着2024年的到来，一个重要的转变即将到来——AI和ML的完全云原生集成。基于CPU的Kubernetes集群的扩展标志着这种转变，以适应在基于GPU的集群上运行的容器化服务和模型。云工程和架构原则无缝转移到GPU领域，为开发人员的开发工作提供了一个强大的平台。

基于GPU的集群的兴起

传统上，人工智能和ML模型已经在基于CPU的系统上找到了执行的基础。然而，对加速处理能力的需求为图形处理单元（GPU）集成到云原生开发铺平了道路。Gartner表示，“到2025年，80%的客户服务和支持组织将以某种形式应用生成式人工智能技术，以提高座席生产力和客户体验。”据预测，在2024年，基于GPU的集群的使用将急剧增加，其并行处理能力将用于提高人工智能和ML工作负载的速度和效率。

将Kubernetes扩展到GPU

开源容器编排平台Kubernetes改变了云原生应用程序开发的游戏规则。在接下来的一年里，我们将见证Kubernetes集群的扩展，以无缝集成GPU资源。对于熟悉Kubernetes和容器注册表的开发人员来说，这种开发对于在CPU上开发应用程序非常重要。向基于GPU的集群的过渡确保了其开发工作的平稳高效过渡，并使其能够充分利用加速计算的潜力。

GPU上的容器化服务和模型

容器化已经成为现代软件开发的标准实践，它提供了可伸缩性、可移植性和资源效率。Gartner表示，“数字客户服务将通过减少摩擦和消除不必要的客户努力来改变客户体验。”2024年，基于GPU的集群的容器化服务和模型将得到优化，以提高性能并允许开发人员利用并行处理。这种优化为处理复杂的人工智能和ML任务释放了新的可能性。

利用云工程原则增强开发人员的能力

基于GPU的集群与云原生生态系统的融合为GPU世界带来了云工程原理的变革。在CPU上掌握了云原生开发艺术的开发人员会发现，他们已经掌握了无缝导航GPU环境所需的知识和工具。这一授权为创新开辟了道路，并加速了人工智能和机器学习的发展。

挑战和考虑

虽然在GPU上过渡到全云原生人工智能和ML开发带来了许多好处，但也带来了挑战。开发人员必须考虑不同GPU架构的资源分配、可扩展性和优化因素。此外，确保与现有Kubernetes工作流和工具的兼容性对于平稳过渡至关重要。

随着2024年对Vultr的深入研究，AI和ML在基于GPU的集群上的完全云原生集成代表着一个关键的技术时刻。Kubernetes的扩展、容器化服务的优化以及将云工程原理转移到GPU领域，共同开启了一个充满可能性的新时代。开发人员已准备好释放前所未有的潜力，促进创新并塑造人工智能和机器学习的未来。云原生革命仍在继续，它对人工智能和ML发展的影响简直是变革性的。

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