Đang tải bảng tin…
Cast AI0 Hot0 bình luận19 phút đọc
Best GPU Optimization Tools for Kubernetes and AI Workloads (2026)
GPU utilization in production Kubernetes clusters averages just 5%, yet GPU costs are rising. This deep-dive covers the four main GPU cost leaks (idle nodes, oversized allocation, serial workloads, on-demand-only usage) and maps specific tools to each fix. The GPU Cost Optimization Loop (Measure → Allocate → Share → Automate) requires NVIDIA DCGM Exporter for observability, GPU Operator with MIG and time-slicing for partitioning and sharing, Karpenter for node lifecycle automation, and Cast AI as an orchestration layer tying everything together. Detailed YAML configs are provided for Karpenter NodePools, time-slicing ConfigMaps, and GPU pod specs. The post also compares optimization strategies for inference vs. training workloads, covering Spot instance savings (60–91% on AWS), MIG partition profiles for A100/H100, and network fabric requirements for multi-node distributed training.
Nguồn: https://cast.ai/blog/best-gpu-optimization-tools-for-kubernetes-ai. 8sync News chỉ tóm tắt và dẫn link; bản quyền nội dung thuộc tác giả và nguồn gốc.
Đề xuất cho bạn
Percona Blog1 Hot6 phútAI
Why I haven’t run my databases on Kubernetes
Bài viết phân tích và bác bỏ những lo ngại phổ biến khi chạy cơ sở dữ liệu trên Kubernetes như quản lý workloads stateful, an toàn dữ liệu khi pod/node gặp sự cố, hiệu suất overhead và độ phức tạp vận hành. Tác giả cho rằng Kubernetes đã trưởng thành với StatefulSets, PersistentVolumes, CSI cùng Operators giúp tự động hóa các thao tác Day-2 phức tạp, khiến hầu hết các phản đối trước đây không còn hợp lệ.
Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách Kubernetes hiện đại đã giải quyết những lo ngại truyền thống về quản lý cơ sở dữ liệu, từ việc bảo mật dữ liệu trong các sự kiện thất bại đến tối ưu hóa hiệu suất và tự động hóa các công việc vận hành phức tạp.
