Kubernetes 的关键特性如何自然地满足 AI 推理的需求，以及它们如何使推理工作负载受益。

Kubernetes的许多关键特性自然适合 AI 推理的需求，无论是 AI 驱动的微服务还是 ML 模型，几乎像是专门为这个目的而设计的。让我们来看看这些特性以及它们如何使推理工作负载受益。

1. 可扩展性

AI 驱动的应用程序和 ML 模型的可扩展性确保它们能够处理所需的负载，例如并发用户请求的数量。Kubernetes 有三种原生自动扩展机制，每种机制都对可扩展性有益：水平 Pod 自动扩展器 (HPA)、垂直 Pod 自动扩展器 (VPA) 和集群自动扩展器 (CA)。

以下是 K8s 可扩展性对 AI 推理的主要益处：

2. 资源优化

通过彻底优化推理工作负载的资源利用率，您可以为它们提供适当数量的资源。这可以为您节省资金，这在租用通常昂贵的 GPU 时尤其重要。允许您优化推理工作负载的资源使用的关键 Kubernetes 特性是高效的资源分配、对limits和requests的详细控制以及自动扩展。

借助这些 Kubernetes 功能，您的工作负载将获得所需的计算能力，不多不少。由于在云中租用中档 GPU 的成本可能在每小时 1 美元到 2 美元之间，因此从长远来看，您可以节省大量资金。

3. 性能优化

虽然 AI 推理通常比训练资源密集度低，但它仍然需要 GPU 和其他计算资源才能高效运行。HPA、VPA 和 CA 是 Kubernetes 能够提高推理性能的关键贡献者。它们确保即使负载发生变化，也能为 AI 驱动的应用程序分配最佳资源。但是，您可以使用其他工具来帮助您控制和预测 AI 工作负载的性能，例如StormForge或Magalix Agent。

总的来说，Kubernetes 的弹性和微调资源使用能力使您能够为 AI 应用程序实现最佳性能，无论其大小和负载如何。

4. 可移植性

对于 AI 工作负载（例如 ML 模型）来说，可移植性至关重要。这使您能够在不同环境中一致地运行它们，而无需担心基础设施差异，从而节省时间和资金。Kubernetes 主要通过两个内置功能实现可移植性：容器化和与任何环境的兼容性。

以下是 K8s 可移植性的主要优势：

在运行 AI 推理时，基础设施故障和停机可能会导致显着的精度下降、不可预测的模型行为或仅仅是服务中断。对于许多 AI 驱动的应用程序来说，这是不可接受的，包括安全关键型应用程序，例如机器人、自动驾驶和医疗分析。Kubernetes 的自我修复和容错功能有助于防止这些问题。

以下是 K8s 容错的主要优势：

结论

随着组织继续将 AI 整合到其应用程序中，使用大型 ML 模型并面临动态负载，采用 Kubernetes 作为基础技术至关重要。作为托管 Kubernetes 提供商，我们看到了对可扩展、容错且经济高效的基础设施的需求不断增长，这种基础设施可以处理AI 推理规模。Kubernetes 是一个原生提供所有这些功能的工具。