Skalierbare KI/ML-Infrastrukturen

NVIDIA-GPUs in Container-Systemen - Expertenwissen zur Evaluierung, Automatisierung und für die Praxis

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Beschreibung

<p>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.<br><br>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.</p><p><b>Aus dem Inhalt:</b></p><ul><li>KI/ML: Grundlagen und Use Cases</li><li>Infrastruktur planen: On-Premises, Cloud oder Hybrid?</li><li>Technischer Background: KI/ML mit NVIDIA-GPUs</li><li>GPU-Modi: Passthrough-MIG vs. MIG-backed vGPU vs. vGPU</li><li>NVIDIA-GPUs auf vSphere On-Prem implementieren</li><li>NVIDIA AI Enterprise</li><li>KI/ML-Cluster mit Kubernetes und OpenShift</li><li>GPU-spezifische Operatoren</li><li>GPU-Cluster mit OpenShift</li><li>Von CI/CD über GitOps zu MLOps</li><li>ML-Pipelines &amp; AI End-to-End</li></ul>

Artikeldetails

EAN

9783836273930

Sprache

Deutsch

Einband / Art

Buch

Maße

248 x 199 x 32 mm

Erscheinungsjahr

2023

Verlag / Hersteller

Rheinwerk Verlag GmbH