对于寻求优化性能的企业来说，容器编排和GPU 计算的交叉代表了一个强大的前沿领域。在 GPU 上运行托管的 Kubernetes 集群不仅仅是一种技术选择，更是一种战略决策，可以改变企业处理其要求最苛刻的工作负载的方式。
对GPU工作负载的需求是由人工智能和 ML 计划的爆炸式增长、对实时数据处理需求的增加以及对高性能媒体处理和流媒体的日益增长的需求所驱动的。
媒体和流媒体应用不断调整以满足需求。有时，流量或需求的激增是可以预测的，例如大型体育赛事的直播，但并非总是如此。边缘原生应用利用 Kubernetes 来确保应用的底层基础架构能够扩展以满足高峰需求，同时保持预期的性能，并且无需为否则会闲置的基础架构资源付费。
高性能转码是可扩展媒体应用的重要组成部分，尤其是对于直播流媒体而言。现在，我们通过托管 Kubernetes 集群中的GPU 节点池，为客户提供了前所未有的便利。
宣布为 Linode Kubernetes 引擎提供GPU 支持：为 K8s 集群添加NVIDIA ）RTX 4000 Ada 代 GPU
我们很高兴地宣布，Linode Kubernetes Engine 现在支持NVIDIA RTX 4000 Ada 代 GPU。我们的RTX 4000 Ada GenerationGPU 计划针对媒体用例进行了优化，每块显卡都包含专用的 2x 编码、2x 解码和 1x AV1 编码引擎，但其大小适合各种工作负载和应用。RTX 4000 Ada Generation 计划起价为每小时 0.52 美元，配备 1 个GPU、4 个 CPU 和 16GB 内存。
入门非常简单：在设置 Kubernetes 集群时，选择您喜欢的GPU 计划和要添加到集群的节点池数量。
注意： 这需要选择提供 GPU 的地区。RTX 4000 Ada Generation GPU 在以下地区有售：
- 美国芝加哥 (us-ord)
- 美国西雅图 (us-sea)
- 法兰克福扩建工程（de-fra-2）
- 法国巴黎 (fr-par)
- 日本大阪 (jp-osa)
- 新加坡扩建工程（sg-sin-2）
实现 Kubernetes 价值的最快途径
对于希望降低在Kubernetes上构建和管理工作负载的复杂性的开发人员来说，我们最近推出的Akamai应用平台也可以在GPU上运行。将App Platform提供的K8s加速部署与GPU的强大计算能力结合起来，可以为媒体和人工智能等高性能应用带来完美的成本、性能和规模优势。
要亲自尝试，请创建一个账户并浏览我们的Kubernetes 文档，或者联系 我们的云计算顾问寻求帮助。
注：App Platform 目前仅为测试版，因此需要通过我们的测试版计划页面激活，然后才能在 Kubernetes 集群中进行部署。
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