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Wie Sie abseits der Hypes resiliente, hochautomatisierte und autoskalierbare Systeme für Produktiv-Workloads aufbauen, zeigt Ihnen Oliver Liebel in diesem Wegweiser. Sie erfahren, wie Sie NVIDIAs Datacenter-GPUs nahtlos in Hypervisoren und moderne Container-Infrastrukturen integrieren, sie Operator-gestützt mit Kubernetes bzw. OpenShift verwalten und daraus praxistaugliche Setups machen. Betrachtet wird der ganze Infrastruktur-Stack: Von On-Premises-Installationen auf vSphere oder Cloud-Setups auf GCP und AWS über Plattform-Automation per IaaS/IaC sowie den GPU- und Network-Operatoren bis hin zu einem Ausblick auf AI End-to-End-Tool-Stacks. Aus dem Inhalt: KI/ML: Grundlagen und Use Cases Infrastruktur planen: On-Premises, Cloud oder Hybrid? Technischer Background: KI/ML mit NVIDIA-GPUs GPU-Modi: Passthrough-MIG vs. MIG-backed vGPU vs. vGPU NVIDIA-GPUs auf vSphere On-Prem implementieren NVIDIA AI Enterprise KI/ML-Cluster mit Kubernetes und OpenShift GPU-spezifische Operatoren GPU-Cluster mit OpenShift Von CI/CD über GitOps zu MLOps ML-Pipelines & AI End-to-End
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Skalierbare KI/ML-Infrastrukturen, Oliver Liebel
- Idioma
- Publicado en
- 2023
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- Título
- Skalierbare KI/ML-Infrastrukturen
- Subtítulo
- NVIDIA-GPUs in Container-Systemen – Expertenwissen zur Evaluierung, Automatisierung und für die Praxis
- Idioma
- Alemán
- Autores
- Oliver Liebel
- Editorial
- Rheinwerk Computing
- Publicado en
- 2023
- ISBN10
- 3836273934
- ISBN13
- 9783836273930
- Serie
- Descripción
- Wie Sie abseits der Hypes resiliente, hochautomatisierte und autoskalierbare Systeme für Produktiv-Workloads aufbauen, zeigt Ihnen Oliver Liebel in diesem Wegweiser. Sie erfahren, wie Sie NVIDIAs Datacenter-GPUs nahtlos in Hypervisoren und moderne Container-Infrastrukturen integrieren, sie Operator-gestützt mit Kubernetes bzw. OpenShift verwalten und daraus praxistaugliche Setups machen. Betrachtet wird der ganze Infrastruktur-Stack: Von On-Premises-Installationen auf vSphere oder Cloud-Setups auf GCP und AWS über Plattform-Automation per IaaS/IaC sowie den GPU- und Network-Operatoren bis hin zu einem Ausblick auf AI End-to-End-Tool-Stacks. Aus dem Inhalt: KI/ML: Grundlagen und Use Cases Infrastruktur planen: On-Premises, Cloud oder Hybrid? Technischer Background: KI/ML mit NVIDIA-GPUs GPU-Modi: Passthrough-MIG vs. MIG-backed vGPU vs. vGPU NVIDIA-GPUs auf vSphere On-Prem implementieren NVIDIA AI Enterprise KI/ML-Cluster mit Kubernetes und OpenShift GPU-spezifische Operatoren GPU-Cluster mit OpenShift Von CI/CD über GitOps zu MLOps ML-Pipelines & AI End-to-End