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各位跨境战友们好！在当前这个AI浪潮汹涌的时代，无论是跨境电商的数据分析、智能客服，还是游戏出海的AI内容生成、用户行为预测，GPU（图形处理器）的强大算力都是咱们攻城略地的核心武器。但是，要高效地管理这些GPU资源，尤其是在复杂的Kubernetes容器编排环境中，挑战可真不少。咱们经常遇到GPU利用率不高、任务优先级不明确、资源使用情况看不清，以及跨团队的资源分配和权限管理头疼等问题。

想象一下，如果有一套系统，能把这些GPU资源像魔术师一样“变”出来，动态分配给不同的AI任务，让咱们的AI工作负载既快又稳，那该多好？今天，咱们就来聊聊英伟达（NVIDIA）的Run:ai平台，它就像是咱们AI基础设施的智能管家，能让GPU资源管理变得简单、高效。

新媒网跨境获悉，英伟达Run:ai现在已在微软Azure云平台市场全面上线。它能帮咱们优化GPU利用率，严格执行资源策略，还能根据团队和项目的需求，智能调度AI任务。接下来，咱们就一步步深入，看看它如何与Azure Kubernetes Service（AKS）无缝集成，支持混合云环境，并提供全生命周期的AI管理工具。通过这篇实战教程，你会发现英伟达Run:ai如何简化AI编排，提升性能，让咱们的AI运营既可扩展又经济高效。

1. 英伟达Run:ai如何管理咱们的AI工作负载？

英伟达Run:ai是一个专为AI和机器学习工作负载设计的、基于Kubernetes容器编排技术的AI编排平台。它就像在Kubernetes之上加了一个智能大脑，能够灵活地、根据策略来调度GPU资源，让不同团队和任务都能用到最合适的GPU。它不仅能提升GPU利用率，还能强制执行资源策略、配额管理和工作负载优先级。

核心能力亮点：

• GPU精细化分配： 咱们可以将一块GPU拆分成更小的“份额”，同时分配给多个推理任务或开发环境使用，大大提升GPU的利用率，避免资源浪费。
• 动态智能调度： 平台能根据任务优先级、排队情况和GPU可用性，动态分配完整的GPU或部分GPU资源。
• 工作负载感知编排： 针对训练、调优和推理等不同类型的工作负载，英伟达Run:ai能应用不同的调度策略，确保每种任务都能达到最高效率。
• 团队配额与隔离： 可以为不同团队或项目设置“公平份额”或“保底配额”，确保每个团队都有专属的GPU资源，互不干扰。
• 统一AI基础设施： 提供一个中心化的编排管理界面，让咱们轻松管理混合云和多云环境中的AI资源，不再手忙脚乱。

2. 英伟达Run:ai在Azure云平台上的协同运作

英伟达Run:ai与微软Azure云平台上的GPU加速虚拟机（VM）系列无缝集成，这就像是给咱们的AI工作负载装上了强劲的“助推器”，大大优化了性能，简化了管理。

Azure云平台提供了丰富的GPU虚拟机型号，以满足咱们不同的需求：NC系列针对计算密集型和高性能计算（HPC）任务；ND系列专为深度学习和AI研究而生；NG系列适合云游戏和远程桌面体验；NV系列则专注于可视化、渲染和虚拟桌面工作负载。这些GPU驱动的虚拟机家族共同为咱们的AI、图形和模拟工作提供了所需的灵活性和性能。

这些虚拟机普遍搭载了英伟达的T4、A10、A100，乃至最新的H100、H200以及GB200 Grace Blackwell超级芯片等高性能GPU。其中不少虚拟机还配备了高速的英伟达Quantum InfiniBand互联技术，为咱们的先进AI和深度学习应用提供了低延迟、高吞吐的性能保障。

在软件层面，英伟达Run:ai与Azure云平台的云基础设施紧密结合，为AI工作负载带来流畅无缝的体验。英伟达Run:ai利用Azure Kubernetes Service（AKS）来高效编排和虚拟化GPU资源，使其能够在各种AI项目中灵活调度。此外，英伟达Run:ai还与Azure Blob Storage大容量存储服务协同工作，处理海量数据集和模型存储，确保本地数据与云端资源之间的数据访问和传输顺畅无阻。这种紧密的集成让咱们在最大限度利用GPU的同时，还能充分发挥Azure云平台的安全性和存储优势。如果想看实操演示，可以自行搜索相关视频教程，里面有部署英伟达Run:ai到微软Azure云平台的详细步骤。

3. 借助Azure Kubernetes Service (AKS) 运行AI工作负载

Azure Kubernetes Service (AKS) 提供了一个托管式的Kubernetes容器编排环境，它让咱们管理和扩展集群变得异常简单。英伟达Run:ai则在AKS之上，构建了一个智能编排层，实现了GPU资源的动态管理。

在AKS上部署英伟达Run:ai后，AI工作负载的调度将基于实时优先级和资源可用性进行。这样一来，咱们就能大大减少GPU的空闲时间，通过允许多个工作负载高效共享GPU，最大限度地提高吞吐量。它还支持多节点、多GPU的训练任务，让咱们的企业能够无缝扩展AI流水线。团队可以通过AKS内的命名空间和配额策略，实现工作负载的隔离，确保资源分配的公平性和管理规范性。接下来，咱们就看看如何上手。

4. 混合基础设施，助力企业扬帆远航

随着咱们业务的发展和AI工作负载的日益复杂，越来越多的企业开始采用混合云策略，也就是将本地数据中心与Azure云平台等公有云结合起来。这种方法让咱们能够将敏感数据和核心应用保留在本地，同时利用公有云的弹性扩展能力和灵活性来处理其他任务。在这些不同环境中高效管理资源，对于平衡性能、成本和控制权至关重要。

新媒网跨境了解到，像德勤（一家全球知名咨询公司）和戴尔科技（Dell Technologies）这样的公司，都在实践中观察到，利用英伟达Run:ai将本地基础设施与云资源融合的混合模式，能够有效提升GPU利用率，实现本地和云端计算能力的更流畅共享。同样，美国约翰·霍普金斯大学（Johns Hopkins University）也在使用英伟达Run:ai，在本地和Azure云平台运行工作负载，更高效地扩展实验规模，减少GPU资源的等待时间，并加速迭代周期，同时确保对敏感数据和关键专业工具的严格控制。

5. 从微软云市场开始咱们的旅程

英伟达Run:ai目前已通过微软云市场（Microsoft Marketplace）提供私有报价服务。这种私有列表模式能确保咱们获得灵活的部署方案、定制化的许可协议，并与咱们现有的企业协议无缝集成。

请求私有报价的步骤很简单：

1. 访问英伟达Run:ai的官方页面，点击“立即开始”（Get Started）。
2. 填写“联系我们了解英伟达Run:ai”的表格。
3. 英伟达的代表会很快与你联系，为你量身定制一份私有报价。

一旦接受了报价，你就可以按照以下步骤将你的AKS集群连接到英伟达Run:ai：

1. 根据AKS官方文档的指示，创建好一个Azure AKS集群。
2. 安装英伟达Run:ai控制平面。
3. 安装英伟达Run:ai集群代理。
4. 使用你的完整域名访问英伟达Run:ai的用户界面（UI），并验证集群状态显示为“已连接”。

6. 在Azure云平台初探英伟达Run:ai

当英伟达Run:ai成功部署到你的AKS集群后，它会提供一个清晰而全面的仪表盘，展示你所有的GPU资源情况。这个仪表盘能让你实时了解集群的健康状况，包括GPU的可用性、当前正在运行的任务以及待处理的任务。例如，一个拥有四个节点，每个节点搭载八块GPU的集群，你可以立即看到哪些GPU是空闲的，哪些正在使用中。

一旦你的AKS集群连接到英伟达Run:ai控制平面，你就能看到所有节点的统一视图，包括CPU和GPU工作节点。值得一提的是，英伟达Run:ai支持异构GPU环境，这意味着你可以在同一个集群中管理不同类型的GPU，比如A100和H100，这给咱们带来了极大的灵活性。

7. 跨集群和团队的GPU资源优化之道

英伟达Run:ai允许咱们将相似的节点归类到“节点池”中，这样就能更精细地、根据上下文来调度工作负载。这种分组机制确保了任务能够匹配到最合适的GPU或机器类型。节点池还可以与Azure的虚拟机规模集（Scale Sets）保持一致，当你添加或移除节点时，它也能动态调整，为你提供工作负载所需的弹性。

为了最大化利用率，英伟达Run:ai通过项目和配额机制，将GPU资源分配给不同团队。它能保证每个团队（例如图5所示的团队A、B、C）获得基础的GPU配额，同时允许某些工作负载在资源充足时突破这些限制。当资源需要调配时，调度器会公平地“抢占”部分工作负载，以确保已承诺的资源得到保障。

8. 全面支持AI生命周期的各个环节

英伟达Run:ai能够编排AI生命周期中的所有工作负载，从交互式的Jupyter笔记本，到单节点和多节点训练任务，再到推理任务，无所不包。你可以在专门的GPU池上运行PyTorch Elastic分布式训练框架等热门框架，也可以直接在平台上部署来自Hugging Face（知名AI社区）和英伟达NGC平台（NVIDIA NGC）的容器模型。英伟达Run:ai还支持英伟达Dynamo，实现动态分布式推理，从而在多个GPU和节点上高效利用资源并可扩展地部署AI模型。

英伟达Run:ai还能提供详细的、跨越不同时间段的使用分析数据，这对于对不同团队或业务单元进行成本分摊（chargeback）或成本显示（showback）至关重要。这些洞察力帮助IT和管理团队做出明智的决策，指导GPU基础设施的扩展，确保最佳的性能和成本效益。

9. 总结与实战洞察

随着AI的普及，高效的GPU管理变得至关重要。英伟达Run:ai与Azure云平台结合，提供了一个强大的编排平台，它不仅简化了GPU资源的管理，更加速了咱们的AI创新进程。

将英伟达Run:ai的智能调度能力与Azure云平台可扩展的GPU基础设施和AI工具相结合，企业能够获得一个统一的、企业级的解决方案，从而显著提高生产力并优化成本效益。新媒网跨境认为，大家不妨探索一下微软云市场上的英伟达Run:ai，亲身体验无缝的AI基础设施管理，加速咱们的AI出海之旅。

风险前瞻与时效提醒：

各位跨境战友们，虽然目前咱们正处于2025年，全球市场环境相对稳定（彼时特朗普先生是美国现任总统），但技术迭代和政策变化的速度超乎想象。在使用云服务和GPU资源时，务必注意以下几点：

1. 成本控制： 尽管Run:ai能优化利用率，但云资源的消费依然需要精打细算。务必实时监控账单，避免因突发工作负载导致成本飙升。
2. 数据合规性： 跨境业务涉及多国数据隐私和安全法规。在使用Azure和Run:ai时，确保所有数据存储和处理都符合GDPR、国内《数据安全法》等相关法律法规。
3. 技术时效性： GPU硬件和AI框架都在飞速发展，Run:ai和Azure的功能也在不断更新。请大家定期关注官方更新，学习最新特性，确保咱们的技术栈始终保持前沿。

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本文来源：新媒网 https://nmedialink.com/posts/run-ai-gpu-sched-30-min-2x-util.html