Mit der branchenübergreifenden Einführung datenintensiver Technologien wie künstlicher Intelligenz, maschinellem Lernen und Echtzeit-Analytik wächst die Nachfrage nach GPU-beschleunigtem Cloud-Computing rapide. Nicht jede Plattform kann die von diesen Arbeitslasten geforderte Leistung und Flexibilität erbringen. FishOS von Sardina Systems ändert dies, indem es Betreibern ermöglicht, skalierbare, GPU-betriebene Clouds einfach aufzubauen und zu verwalten.
GPU-beschleunigtes Cloud-Computing nutzt die Leistungsfähigkeit von Grafikprozessoren (GPUs), um Arbeitslasten, die eine umfangreiche parallele Verarbeitung erfordern, drastisch zu beschleunigen. Im Vergleich zu CPUs sind GPUs für die gleichzeitige Bearbeitung tausender Aufgaben optimiert, was sie ideal für Hochleistungsrechenaufgaben wie das Training von KI-Modellen, die Durchführung von Simulationen oder umfangreiche Datenanalysen macht.
Mit dem wachsenden Bedarf an Echtzeiteinblicken und Hochgeschwindigkeitsberechnungen setzen immer mehr Unternehmen (und nicht nur Technologiegiganten!) GPU-betriebene Cloud-Plattformen ein, um diesen Anforderungen mit höherer Leistung und Flexibilität gerecht zu werden. Von KI/ML-Modelltraining und umfangreichen Datenanalysen bis hin zu wissenschaftlichen Simulationen und Echtzeitrendering sind viele Branchen heute auf GPUs angewiesen, um große Datenmengen schnell und zuverlässig zu verarbeiten.
Die Kernanforderung für diese Unternehmen ist einfach: Bereitstellung von Zugang zur Hardware auf flexible, zuverlässige Weise zu optimalen Kosten. Ob auf Bare Metal, virtuellen Maschinen oder Containern mit Kubernetes, es ist entscheidend, die GPU-Leistung ohne Verlangsamungen zu nutzen.
Erzielen von GPU-Cloud-Leistung ohne Lizenzierungsprobleme
NVIDIA hat sich als führend in der GPU-Infrastruktur etabliert, insbesondere im Bereich KI und Hochleistungsrechnen. Sein Ökosystem, unterstützt durch Frameworks wie CUDA, cuDNN und das Deep Learning SDK, wird branchenübergreifend weithin eingesetzt. Allerdings können beispielsweise CUDA-basierte Anwendungen über verschiedene Bereitstellungsmodelle wie PCI-Passthrough oder Virtualisierung laufen, ohne an spezifische NVIDIA-Lizenzierungsstrukturen gebunden zu sein.
Während NVIDIAs Hardware für ihre Leistung bekannt ist, können ihre Softwarelizenzen, insbesondere für die Virtualisierung, kostspielig und gelegentlich weniger produktiv sein, besonders in großen Umgebungen, wo Lizenzierungsprobleme zu verminderter GPU-Leistung führen können, wenn sie nicht ordnungsgemäß verwaltet werden. Beispielsweise kann die GPU-Leistung nach 20 Minuten abnehmen und die CUDA-Funktionalität nach 24 Stunden deaktiviert werden, wenn eine virtuelle Maschine keine gültige Lizenz erhält. Obwohl NVIDIA diese Probleme in Zukunft möglicherweise verbessert, müssen Dienstanbieter diese Risiken heute bewältigen.
In der Praxis suchen viele Cloud-Dienstanbieter, insbesondere jene, die sich auf Zuverlässigkeit konzentrieren, nach Alternativen, um die Abhängigkeit von lizenzierter Virtualisierungssoftware zu minimieren. Beispielsweise bietet der dedizierte GPU-Zugriff durch PCI-Passthrough eine direkte, kosteneffektive und robuste Möglichkeit, GPU-Ressourcen virtuellen Maschinen oder Containern zuzuweisen. Dieser Ansatz erfordert keine lizenzierte vGPU-Software von NVIDIA.
FishOS Cloud-Management-Plattform bietet Kompatibilität mit NVIDIA-Software, sodass Benutzer bei Bedarf NVIDIAs GPU-Beschleunigungstools nutzen können. Jedoch ist FishOS nicht auf NVIDIA-Software angewiesen, um eine vollständige GPU-beschleunigte Cloud-Erfahrung zu liefern.
Eine hardware-agnostische, GPU-freundliche Plattform
FishOS von Sardina Systems ist hardware-agnostisch konzipiert. Unabhängig davon, ob Sie mit NVIDIA, AMD oder anderen Anbietern arbeiten, kann diese Cloud-Lösung GPU-Arbeitslasten effektiv verwalten.
Obwohl FishOS nicht jede einzelne Funktion von Drittanbieter-Cluster-Managern wie NVIDIA FleetCommand oder Bright Cluster Manager repliziert, bietet es äquivalente Alternativen durch eine leistungsstarke Kombination aus offenen Tools und nativer Integration:
Dieser modulare und offene Ansatz bedeutet, dass selbst wenn eine spezifische Drittanbieterfunktion fehlt, FishOS flexible, zuverlässige Möglichkeiten bietet, dieselben Ziele zu erreichen.
Durch die Integration von Open-Source-Tools wie OpenStack und Kubernetes bietet FishOS Betreibern eine flexible und robuste Plattform zum Aufbau und zur Verwaltung von GPU-gestützten Umgebungen auf Bare Metal, VMs oder Containern:
- Nova ermöglicht die Nutzung von GPU in VMs mittels PCI-Passthrough.
- Ironic stellt Bare-Metal-Server mit direktem GPU-Zugriff bereit.
- Magnum unterstützt Kubernetes-Cluster, die GPU-Workloads im großen Maßstab ausführen können.
Diese Flexibilität bedeutet, dass sich Betreiber nicht an einen Anbieter oder ein Ökosystem binden müssen. Stattdessen können sie ihren Stack basierend auf Leistung, Zuverlässigkeit und Kosteneffizienz aufbauen.
Viele populäre Plattformen, wie Red Hat OpenShift oder Canonicals Ubuntu OpenStack, verwenden containerisierte OpenStack-Deployments, um Flexibilität und Anwendungsportabilität zu bieten. Diese Konfiguration eignet sich für Umgebungen, in denen Workload-Agilität und Skalierbarkeit Schlüsselprioritäten sind.
Für Dienstanbieter, die sich auf die Bereitstellung von dediziertem GPU-Zugriff, hohe Leistung und Verfügbarkeit konzentrieren, kann jedoch ein Bare-Metal-Deployment besser geeignet sein. FishOS kann OpenStack direkt auf Bare Metal bereitstellen, ohne eine Container-Schicht hinzuzufügen. Dieser Ansatz reduziert die Systemkomplexität, minimiert den Overhead und verbessert die Zuverlässigkeit — alles kritische Faktoren für Betreiber, die darauf abzielen, die Leistung zu optimieren und die Betriebskosten zu senken.
Bei der Bereitstellung von Bare-Metal-GPU-Vermietungen ermöglicht FishOS mit Ironic beispielsweise ein direktes Hardware-Management ohne die Notwendigkeit einer Container-Orchestrierung.
GPU-Deployments, die Ergebnisse liefern: volle Flexibilität und Kontrolle mit FishOS
FishOS-Kunden weltweit nutzen GPU-Ressourcen über PCI-Passthrough und vermeiden so Lizenzeinschränkungen bei gleichzeitiger Aufrechterhaltung von Leistung und Flexibilität.
VMAccel, ein globaler KI-Infrastrukturanbieter, betreibt eine von FishOS verwaltete Umgebung mit 19 Compute-Knoten, die sowohl GPU- als auch FPGA-Technologien nutzen. Ihre Cloud unterstützt anspruchsvolle Workloads in den Bereichen KI, maschinelles Lernen, Genomik und Finanzen, wobei virtuelle Maschinen kontinuierlich gestartet und beendet werden, um der dynamischen Nachfrage gerecht zu werden. FishOS gewährleistet hohe Verfügbarkeit, Skalierbarkeit und betriebliche Agilität in dieser sich schnell verändernden Umgebung.
Ein weiteres Beispiel ist die Universität Tübingen, eine der führenden Forschungseinrichtungen Deutschlands. Ihre FishOS-betriebene Infrastruktur unterstützt GPU-Workloads sowohl auf Hypervisoren als auch auf Bare Metal und ermöglicht so kritische Projekte in den Bereichen medizinische Bildgebung, Krebsforschung, Hirnaktivitätsanalyse, Klimasimulation und mehr. Zur Leistungsoptimierung werden GPU-Knoten für intensive Aufgaben priorisiert, während CPU-Knoten das Datensatzmanagement und andere Standardfunktionen übernehmen. Ihre hybride Architektur integriert Virtualisierung und Bare-Metal-Deployments, unterstützt durch Ceph-Speicher für die Archivierung.
Die Plattform von Sardina Systems unterstützt auch hierarchisches Multi-Tenancy, was es Dienstanbietern ermöglicht, mehrere Unternehmen, Abteilungen und Benutzer mit granularer Zugriffskontrolle und Ressourcenkontingenten auf jeder Ebene zu hosten.
Mit FishOS müssen Dienstanbieter keine Kompromisse zwischen Leistung, Kosten und Flexibilität eingehen. Ob beim Aufbau einer Cloud für KI-Forschung, dem Angebot von GPU-gestützten virtuellen Desktops oder dem Start von HPC-as-a-Service, FishOS bietet Ihnen die Tools, um:
- Jeden GPU-Anbieter zu betreiben (NVIDIA, AMD und mehr)
- Lizenzbeschränkungen zu vermeiden und die Gesamtbetriebskosten zu reduzieren
- Im großen Maßstab zu implementieren, ohne zusätzliche Plattformkomplexität
Sprechen Sie mit unseren Experten und erfahren Sie, wie FishOS Ihnen helfen kann, eine leistungsstarke, kosteneffiziente GPU-Cloud zu implementieren. Buchen Sie noch heute eine kostenlose Beratung.