컨테이너 오케스트레이션과 GPU 컴퓨팅의 교차점은 성능을 최적화하고자 하는 조직에게 강력한 개척지를 의미합니다. GPU에서 관리형 Kubernetes 클러스터를 실행하는 것은 단순한 기술적 선택이 아니라 기업의 가장 까다로운 워크로드 처리 방식을 혁신할 수 있는 전략적 결정입니다.
GPU 워크로드에 대한 수요는 AI 및 ML 이니셔티브의 폭발적인 증가, 실시간 데이터 처리 수요 증가, 고성능 미디어 처리 및 스트리밍에 대한 필요성 증가에 의해 주도되고 있습니다.
미디어 및 스트리밍 애플리케이션은 수요를 충족하기 위해 끊임없이 적응하고 있습니다. 주요 스포츠 이벤트의 라이브 스트리밍처럼 트래픽이나 수요의 급증을 예측할 수 있는 경우도 있지만, 항상 그렇지는 않습니다. 엣지 네이티브 애플리케이션은 Kubernetes를 활용하여 애플리케이션의 기본 인프라가 예상 성능을 유지하면서 최대 수요를 충족하도록 확장할 수 있으며, 사용하지 않는 인프라 리소스에 대한 비용을 지불하지 않아도 됩니다.
고성능 트랜스코딩은 특히 라이브 스트리밍을 위한 확장 가능한 미디어 애플리케이션의 필수 구성 요소입니다. 이제 관리형 Kubernetes 클러스터의 GPU 노드 풀을 통해 고객이 그 어느 때보다 쉽게 이 작업을 수행할 수 있습니다.
리노드 쿠버네티스 엔진에 대한 GPU 지원 발표: K8 클러스터에 NVIDIA RTX 4000 Ada 세대 GPU 추가하기
리노드 쿠버네티스 엔진이 이제 NVIDIA RTX 4000 Ada 세대 GPU를 지원하게 되었음을 알려드리게 되어 기쁩니다. 각 카드에는 전용 인코드 2개, 디코드 2개, AV1 인코드 엔진 1개가 포함되어 미디어 사용 사례에 최적화되어 있지만, 다양한 워크로드와 애플리케이션에 적합한 크기의 RTX 4000 Ada Generation GPU 요금제를 제공합니다. RTX 4000 Ada 세대 요금제는 GPU 1개, CPU 4개, RAM 16GB에 대해 시간당 $0.52부터 시작합니다.
시작 방법은 간단합니다. Kubernetes 클러스터를 설정하는 동안 선호하는 GPU 요금제와 클러스터에 추가할 노드 풀의 수량을 선택하세요.
참고: GPU가 제공되는 지역을 선택해야 합니다. RTX 4000 Ada 세대 GPU는 다음 지역에서 사용할 수 있습니다:
- 미국 시카고(미국 주문)
- 미국 시애틀(미국-바다)
- 프랑크푸르트 확장(de-fra-2)
- 파리, 프랑스(fr-par)
- 오사카, 일본(jp-osa)
- 싱가포르 확장(SG-SIN-2)
쿠버네티스 가치로 가는 가장 빠른 경로
Kubernetes에서 워크로드를 구축하고 관리하는 복잡성을 줄이고자 하는 개발자를 위해 최근 출시된 Akamai App Platform은 GPU에서도 실행할 수 있습니다. App Platform이 제공하는 K8의 가속화된 배포와 GPU의 강력한 컴퓨팅을 결합하면 미디어 및 AI와 같은 고성능 애플리케이션을 더 나은 비용, 성능, 확장성으로 완벽하게 구현할 수 있습니다.
직접 사용해 보려면 계정을 만들고 Kubernetes 설명서를 찾아서 시작하거나 클라우드 컴퓨팅 컨설턴트에게 도움을 요청하세요.
참고: App Platform은 현재 베타 버전으로만 제공되므로 베타 프로그램 페이지를통해 활성화해야만 Kubernetes 클러스터에 배포할 수 있습니다.
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