GPU Operator, Kueue, multi-tenant
GPU משותפים בצורה נקייה בין הצוותים, בלי בזבוז
GPU בניצול של 30% הוא הוצאה, לא השקעה. חוות Kubernetes מתוכננת היטב מבודדת צוותים, אוכפת מכסות ומקסמת את הניצול האמיתי של הצי.
מקרי שימוש
- פלטפורמת AI פנימית משותפת לצוותי data science ומוצר
- הסקה בייצור: autoscaling, עדכונים מתגלגלים, זמינות גבוהה
- סביבות פיתוח GPU לפי דרישה (מחברות, משימות)
- פלטפורמה רב-לקוחית לספקי SaaS ושירותי AI
ארכיטקטורת ייחוס
- GPU
- NVIDIA GPU Operator: דרייברים, device plugin, ניטור DCGM ו-time-slicing / MIG לשיתוף עדין.
- תזמון
- Kueue או Volcano לתורי batch, מכסות צוות ו-preemption מבוקר.
- רב-דיירי
- Namespaces, RBAC, מדיניות רשת ובמידת הצורך control planes וירטואליים לכל דייר.
- פלטפורמה
- GitOps (Argo CD), registry פרטי, ingress, cert-manager וניטור Prometheus / Grafana.
מה תקבלו
- 01
אשכול Kubernetes GPU מוקשח ומנוהל ב-GitOps
- 02
מכסות, תורים ובידוד לכל צוות מוגדרים
- 03
לוחות מחוונים לניצול GPU לפי צוות ופרויקט
- 04
Runbook, הדרכה והעברה מלאה
שאלות נפוצות
- האם Kubernetes יכול להחליף את Slurm לאימון?
- להסקה ומשימות חד-צמתיות, כן, בלי הסתייגות. לאימון רב-צמתי בקנה מידה גדול, ל-Slurm יתרון ב-gang scheduling מובנה; Kueue ו-Volcano סוגרים את הפער בקנה מידה בינוני. אנחנו ממדים לפי המשימות שלכם.
- אתם מטפלים ברב-דייריות מחמירה בין לקוחות?
- כן: בידוד רשת, control planes ייעודיים לכל דייר במידת הצורך, מכסות קשיחות וחיוב לפי צריכה. זה הבסיס לפלטפורמות AI רב-לקוחיות שאנחנו פורסים.