GPU加速Kubernetes集群助力音视频转码与AI工作负载扩展

容器编排与GPU计算的结合，为追求性能优化的企业开辟了战略转型的新路径

基于GPU的托管Kubernetes集群不仅是技术选择，更是彻底改变企业处理高负载任务的战略部署方式。
随着人工智能和机器学习项目激增、实时数据处理需求的剧增，以及高性能媒体处理和流媒体的迫切需求，GPU加速工作负载正蓬勃发展。

媒体与流媒体应用需要不断调整以应对流量高峰需求。虽然体育赛事直播等场景可以预测突发流量，但更多情况下难以预判需求高峰。基于边缘原生应用，通过Kubernetes确保底层基础设施既能弹性扩展以应对峰值需求，同时保持稳定性能，并避免资源闲置带来的成本。

高效转码是可扩展媒体应用，尤其是直播流媒体的核心组件。如今，我们在托管的Kubernetes集群中提供 GPU 节点池，为客户提供了更便捷的解决方案。

重磅发布：Linode Kubernetes Engine支持NVIDIA RTX 4000 Ada架构GPU

我们宣布Linode Kubernetes Engine正式兼容NVIDIA RTX 4000 Ada架构GPU。该系列方案专为媒体场景优化，每张显卡配备2个编码引擎、2个解码引擎和1个AV1编码引擎，能够适应多样化工作负载。RTX 4000 Ada基础配置（1 GPU/4 CPU/16GB内存）起售价仅0.52美元/小时。

部署流程简便:

创建Kubernetes集群时，选择合适的GPU方案并设置节点池规模即可。
注意: 需选择GPU可用区域，当前支持以下区域：
• 美国芝加哥（us-ord）
• 美国西雅图（us-sea）
• 德国法兰克福扩展区（de-fra-2）
• 法国巴黎（fr-par）
• 日本大阪（jp-osa）
• 新加坡扩展区（sg-sin-2）

直达Kubernetes价值的快车道

为降低开发者构建与管理Kubernetes工作负载时的复杂度，我们新推出的Akamai应用平台同样支持GPU加速。该平台兼具K8s的快速部署能力与GPU的强劲算力，为媒体处理、AI等高负载应用打造了成本、性能与规模三重优势，是理想解决方案。

立即注册账户并查阅Kubernetes文档开启体验，或联系云计算顾问获取支持。
注：应用平台目前处于Beta测试阶段，需通过Beta计划页面激活后方可在集群中部署。