コンテナ・オーケストレーションとGPU コンピューティングの交差は、パフォーマンスの最適化を目指す企業にとって強力なフロンティアとなります。マネージドKubernetesクラスタをGPU上で実行することは、単なる技術的な選択ではなく、企業が最も要求の厳しいワークロードを処理する方法を変革できる戦略的な決定なのです。
GPUワークロードの需要は、人工知能 MLイニシアチブの爆発的な増加、リアルタイムデータ処理の需要の増加、高性能メディア処理やストリーミングのニーズの高まりによって牽引されている。
メディアやストリーミングのアプリケーションは、需要を満たすために常に適応している。大きなスポーツイベントのライブストリーミングのように、トラフィックや需要の急増が予測可能な場合もありますが、常にそうとは限りません。エッジネイティブ・アプリケーションはKubernetesを活用することで、アプリケーションの基礎となるインフラ 、期待されるパフォーマンスを維持しながら、ピーク時の需要に対応できるよう拡張できることを保証し、そうでなければ使用されないインフラ リソースに費用を支払う必要がなくなります。
パフォーマンスの高いトランスコーディングは、スケーラブルなメディアアプリケーション、特にライブストリーミングには不可欠なコンポーネントです。今、私たちは、マネージドKubernetesクラスタ内のGPU ノードプールによって、お客様にとってこれまで以上に簡単になりました。
Linode Kubernetes EngineのGPU サポートを発表：K8sクラスタにNVIDIA RTX 4000 Ada世代GPUを追加
この度、Linode Kubernetes EngineがNVIDIA RTX 4000 Ada Generation GPUをサポートすることになりました。私たちのRTX 4000 Ada GenerationGPU プランは、各カードが専用の2xエンコード、2xデコード、1x AV1エンコードエンジンを含むメディアユースケースに最適化されていますが、様々なワークロードやアプリケーションに適したサイズになっています。RTX 4000 Ada Generationプランは、1GPU、4CPU、16GB RAMで1時間あたり0.52ドルからご利用いただけます。
Kubernetesクラスタをセットアップする際に、好みのGPU プランとクラスタに追加するノードプールの量を選択します。
注： GPUが提供されている地域を選択する必要があります。RTX 4000 Ada Generation GPUは以下の地域でご利用いただけます：
- シカゴ（米国）
- シアトル、アメリカ（米国）
- フランクフルト拡張（デフラ2）
- パリ、フランス
- 大阪（jp-osa）
- シンガポール・エクスパンション（sg-sin-2）
Kubernetesの価値を高める最短の道
Kubernetes 上でのワークロードの構築と管理の複雑さを軽減したい開発者のために、当社が最近発表したAkamai App Platformは GPU 上でも実行可能です。App Platform が提供する K8s の高速デプロイメントと GPU の強力な計算能力を組み合わせることで、メディアや人工知能 ような高パフォーマンスのアプリケーションを、より優れたコスト、パフォーマンス、スケールで実現することができます。
ご自身で試すには、アカウントを作成してKubernetesのドキュメントを閲覧して始めるか、当社のクラウド・コンピューティング・コンサルタントにご相談 ください。
注意:App Platformは現在ベータ版しか提供されていないため、Kubernetesクラスタにデプロイできるようになるには、ベータ版プログラムのページからアクティベートする必要があります。
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