ai分析的计算能力是否可以以容器方式提供？
目前ai分析在企业中，尤其是在产线中逐步有很多应用场景和实际应用
关于cpu和gpu 计算能力这块，是否支持通过容器方式提供，这样资源的调度更加灵活
是否有实际的应用案例，可否详细介绍
5同行回答
现在有云端好多是通过 K8S + GPU device plugin 来实现容器化部署、调度的，比如：很多大型的AI开放平台都基本是既有 CPU 资源调度，又有 GPU 资源进行 AI 任务的计算，在 K8S 中，一般是以 cronjob 的方式完成一次大型的计算，而且现在随着 GPU 虚拟化技术的出现，这样可以做到 一个 GPU 物理卡同时提供给多个 AI 任务用，以提高 GPU 资源利用率。但在边端的可能会少些，毕竟边缘设备如果不支持容器化部署，就不好将业务容器化，不过容器化向边端发展肯定是一种趋势。
灵活性方面，容器比虚机天然就是轻量，因为其本质就是一个进程，所以会更加灵活。目前 AI 应用案例还是很多的，比如自动驾驶、图像识别、智能质检等场景都需要进行训练与推理，而为了灵活与节能，能容器化的都会以容器化运行。
收起AI应用分为CPU和GPU计算，轻型应用或是不需要GPU计算的应用，一般都可以使用容器云方式，基于K8S+docker架构，例如人脸识别系统，通常包括结构化引擎、搜索、布控、数据库、管理以及业务应用等系统，其中结构化、搜索和布控等应用通常都会使用到GPU，最好还是使用物理机+GPU卡方式提供计算服务，尽管现在的GPU也可以通过直通或是专用等模式为虚拟机或是容器提供服务，但是相和物理机相比，容器+GPU卡并不能满足结构化对计算资源的需求，而数据库、管理和业务应用系统通过只需要CPU计算即可，容器方式提供服务即可满足
收起英伟达推荐采用容器化的方式使用AI计算，建议参考 NGC（ ngc.nvidia.com ），这是一个英伟达推荐并免费提供给我们开发者一个容器镜像集合，包括从训练到推理，从脚本到应用部署，都是基于容器化实施，如果提及的AI分析能力是类似大数据分析，建议参考RAPIDS开源加速框架（ https://rapids.ai/ ），目前已经支持Spark3。
如果是推理服务的部分，可以参考Trition，开源的推理服务框架，可以同时支持CPU和GPU的推理任务。https://github.com/triton-inference-server/server
ChatGPT 回答
AI分析在企业中，尤其是在产线中逐步有很多应用场景和实际应用。其中，GPU计算能力在AI分析中发挥着重要的作用，因为GPU相比CPU在并行计算方面具有更强的优势，能够大幅提高AI模型的训练速度和效率。
容器云技术可以提供更加灵活的资源调度和管理方式，使得企业可以更加高效地利用GPU计算能力进行AI分析。通过容器方式提供GPU计算能力，可以实现资源的动态调度和分配，根据实际需要进行灵活的资源调配，从而提高计算资源的利用率。
在实际应用中，已经有很多企业采用容器云技术来支持GPU计算能力的提供。例如，阿里云提供了GPU云服务器和容器服务相结合的解决方案，可以帮助企业快速搭建GPU计算环境，并通过容器方式进行资源调度和管理。另外，华为云也提供了GPU容器服务，可以为企业提供高效的GPU计算能力支持。
总之，通过容器方式提供GPU计算能力已经成为企业进行AI分析的一种重要方式，可以提高计算资源的利用率和灵活性，从而更好地支持企业的业务需求。