Vult團隊一直在探索2024年的趨勢，研究GenAI和大型語言模型的世界。在這一動態的技術格局中，人工智能（AI）和機器學習（ML）也在不斷髮展，突破了創新的邊界。隨着2024年，一箇顯著的轉變即將到來——AI和ML的完全雲原生集成。基於CPU的Kubenetes集羣的擴展標誌着這一轉變，以適應在基於GPU的集羣上運行的容器化服務和模型。雲工程和架構原理正在無縫地轉移到GPU世界，爲開發者的開發工作提供了一箇強大的平臺。
傳統上，人工智能和ML模型是在基於CPU的系統上找到執行基礎的。然而對加速處理能力的需求爲圖形處理單元（GPU）集成到雲原生開發中鋪平了道路。Gtne表示，“到2025年，80%的客戶服務和支持組織將以某種形式應用生成型人工智能技術，以提高代理生產力和客戶體驗。”預計2024年，基於GPU的集羣的使用將大幅激增，利用其並行處理能力來提高人工智能和ML工作負載的速度和效率。
開源容器編排平臺Kubenetes已經改變了雲原生應用程序開發的遊戲規則。在接下來的一年裏，將見證Kubenetes集羣的擴展，以無縫地整合GPU資源。對於熟悉Kubenetes和容器註冊表的開發人員來說，此開發對於CPU上的應用程序開發至關重要。向基於GPU的集羣的過渡確保了其開發工作的平穩高效轉變，使其能夠充分利用加速計算的潛力。
容器化已經成爲現代軟件開發中的一種標準做法，提供了可擴展性、可移植性和資源效率。Gtne表示，“數字客戶服務將通過減少摩擦和消除不必要的客戶努力來改變客戶體驗結果。”2024年，優化基於GPU的集羣的容器化服務和模型，提高性能，並允許開發人員利用並行處理的優勢。這種優化爲處理複雜的人工智能和ML任務釋放了新的可能性。
基於GPU的集羣與雲原生生態系統的集成爲GPU世界帶來了雲工程原理的轉變。掌握了CPU上雲原生開發藝術的開發人員將發現自己掌握了無縫導航GPU環境所需的知識和工具。這種授權爲創新開闢了途徑，加快了人工智能和機器學習的發展步伐。
雖然在GPU上向全雲原生人工智能和ML開發的轉變帶來了許多好處，但也帶來了挑戰。開發人員必須考慮不同GPU架構的資源分配、可擴展性和優化因素。此外，確保與現有Kubenetes工作流和工具的兼容性對於平穩過渡至關重要。
隨着Vult深入研究2024年，AI和ML在基於GPU的集羣上的完全雲原生集成代表了一箇關鍵的技術時刻。Kubenetes的擴展、容器化服務的優化以及雲工程原理向GPU世界的轉移，共同開啓了一箇充滿可能性的新時代。開發人員準備釋放前所未有的潛力，推動創新，塑造人工智能和機器學習的未來。雲原生革命仍在繼續，它對人工智能和ML發展的影響簡直是變革性的。