NVIDIA EGX超级计算平台借助企业级Kubernetes简化边缘AI部署
新型gpu operator、helm chart与ngc-ready系统帮助各企业迁移至边缘与混合平台。
如今，ai已不再仅仅只停留在研究阶段，而是已经被应用于各企业机构中，帮助它们解决实际问题。而作为企业机构，它们需要清楚地知道应该将ai模型部署于何处，才能帮助其以更快的速度做出决策。
随着ai、物联网以及即将到来的5g基础架构三者之间正在走向互融。对于各企业而言，如今已然时机成熟——将其模型从数据中心推向边缘。在边缘，数十亿传感器正在源源不断地传输数据，实时决策已成为现实。
大规模部署ai工作负载的各企业正在综合运用本地数据中心和云端，将ai模型置于数据收集点。但是，如果企业缺乏相应的it专业知识，那么在诸如零售商店或室内停车场这类边缘地点部署工作负载，将变得非常困难。
尽管kubernetes简化了部署、管理与扩展应用过程中许多手动流程，为跨越本地、边缘与云端带来了一致的云原生部署方法。
但是，远程设置kubernetes集群以管理数百、甚至数千款应用却可能相当麻烦，特别是在每个边缘区域都不容易获得人工专业支持的情况下。而如今，我们能够通过nvidia egx 边缘超级计算平台化解这些难题。
简化ai部署
nvidia egx是一个云原生的软件定义平台，旨在实现并高效运行大规模混合云与边缘运维。
该平台内的egx堆栈包含nvidia驱动程序、kubernetes插件、nvidia容器运行时以及gpu监测工具，均通过nvidia gpu operator提供。operator负责整理运行信息与工作流，利用kubernetes自动完成容器化应用的生命周期管理。
gpu operator是一个由helm chart所部署的云原生方法，针对gpu支持的kubernetes系统配置，用于自动部署所有必要的组件，并完成组件标准化。nvidia、red hat及云原生社区内的其他公司协作创建了gpu operator。
gpu operator还能够让it团队像管理cpu驱动系统那样，管理gpu支持的远程服务器。这使得其可以利用单一镜像轻松完成一组远程系统初启，在无需现场额外技术专长的情况下运行边缘ai应用程序。
egx堆栈架构由诸如：canonical、cisco、微软、nutanix、red hat和vmware等混合云管理合作伙伴提供支持，以进一步简化部署，并提供从云端到数据中心一直到边缘的一致体验。
ngc-ready for edge系统
由全球领先的服务器制造商所提供的ngc-ready系统已通过nvidia面向gpu优化容器的软件中心 ngc 的ai软件功能与性能验证。
在洛杉矶举行的世界移动通信大会（mwc）上，nvidia宣布利用面向边缘的ngc-ready 系统进一步扩展ngc-ready计划，大力支持边缘部署。这些系统经过了边缘部署要求的更多安全与远程系统管理测试。此类合格系统可完美运行egx堆栈，为混合部署提供一个轻松入口。
已通过验证的ngc-ready for edge系统由众多全球领先的制造商提供，包括：advantech、altos computing、asrock rack、atos、dell technologies、富士通、gigabyte、hpe、联想、mitac、qct， supermicro 和tyan。
扩展ngc注册
为部署与管理ai软件，ngc现推出helm chart注册服务。helm chart是强大的云原生工具，用于定制并自动完成在kubernetes各集群内的各种应用部署。
ngc的helm chart注册包含ai框架、gpu operator等nvidia软件，以及面向医疗影像的nvidia clara，和用于智慧零售以及工业检查的nvidia metropolis。ngc还托管针对第三方人工智能应用的helm chart，包括面向车辆分析的deepvision、用于视频搜索的ironyun，和执行流分析的kinetica。
借助ngc-ready支持服务，开发者与运维团队可以为其ngc-ready for edge系统获得专用的helm注册，以推动与分享helm chart。这能够让各团队充分利用一致、安全且可靠的环境，加速集成与部署的持续循环。
采用ngc部署ai软件
如需跨不同平台轻松配置gpu驱动的kubernetes集群，利用helm chart与容器快速部署人工智能应用.
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如今，ai已不再仅仅只停留在研究阶段，而是已经被应用于各企业机构中，帮助它们解决实际问题。而作为企业机构，它们需要清楚地知道应该将ai模型部署于何处，才能帮助其以更快的速度做出决策。
随着ai、物联网以及即将到来的5g基础架构三者之间正在走向互融。对于各企业而言，如今已然时机成熟——将其模型从数据中心推向边缘。在边缘，数十亿传感器正在源源不断地传输数据，实时决策已成为现实。
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尽管kubernetes简化了部署、管理与扩展应用过程中许多手动流程，为跨越本地、边缘与云端带来了一致的云原生部署方法。
但是，远程设置kubernetes集群以管理数百、甚至数千款应用却可能相当麻烦，特别是在每个边缘区域都不容易获得人工专业支持的情况下。而如今，我们能够通过nvidia egx 边缘超级计算平台化解这些难题。
简化ai部署
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egx堆栈架构由诸如：canonical、cisco、微软、nutanix、red hat和vmware等混合云管理合作伙伴提供支持，以进一步简化部署，并提供从云端到数据中心一直到边缘的一致体验。
ngc-ready for edge系统
由全球领先的服务器制造商所提供的ngc-ready系统已通过nvidia面向gpu优化容器的软件中心 ngc 的ai软件功能与性能验证。
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扩展ngc注册
为部署与管理ai软件，ngc现推出helm chart注册服务。helm chart是强大的云原生工具，用于定制并自动完成在kubernetes各集群内的各种应用部署。
ngc的helm chart注册包含ai框架、gpu operator等nvidia软件，以及面向医疗影像的nvidia clara，和用于智慧零售以及工业检查的nvidia metropolis。ngc还托管针对第三方人工智能应用的helm chart，包括面向车辆分析的deepvision、用于视频搜索的ironyun，和执行流分析的kinetica。
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