Schulung Skalierbare KI/ML-Infrastrukturen mit NVIDIA Datacenter-GPUs, Kubernetes und OpenShift

Leistungsfähige KI und Machine Learning (ML) -Systeme sind ein essentieller Baustein, um Unternehmen im zunehmend harten Wettbewerb konkurrenzfähig zu halten. Daher kommen KI/ML-Systeme in immer mehr Bereichen zum Einsatz, und gehören in vielen Unternehmen und Institutionen längst zum Standard: Banken/Brokerage, im medizinischen Bereich, Versicherungen, Strafverfolgung, Automotive, Film- und Fernsehen und vielen anderen mehr. Digital Twins, Predictive Maintenance und vollautomatisierte, KI/ML-gestützte Mustererkennung sind in vielen Bereichen längst keine Utopie mehr, sondern schlichtweg nicht mehr wegzudenken.

Allerdings ist der Weg von einem simplen PoC zu einer wirklich vollautomatisierten, hochskalierbaren und vor allem kosteneffizienten und unternehmenstauglichen KI/ML-Infrastruktur mit Datacenter-GPUs in der Cloud oder On-Premises kein einfacher. 

Aktuelle, leistungsfähige und vollautomatisch skalierbare, GPU-beschleunigte Infrastrukturen benötigen sorgfältige Planung in den Bereichen GPU-Hardware, Virtualisierung und Containerisierung. Und das Know-How, um die maximale Vollautomation dieser KI/ML-Stacks, von der automatischen Node-Skalierung bis zur automatischen, Operator-gestützten Provisionierung der GPU-Nodes mit allen relevanten Drivern und Tools, in der Cloud oder On-Premises auch umsetzen zu können - und dabei vor allem auch LTS-Faktoren und Kosteneffizienz nicht aus dem Blick zu verlieren.

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