Einleitung
GPU-Workloads werden immer wichtiger für moderne KI-, Machine-Learning- und High-Performance-Computing-Umgebungen. Wenn Teams ihre Trainings-, Inferenz-, Simulations- und gemeinsame GPU-Plattformen ausbauen, wird die Orchestrierungsebene zu einer entscheidenden Designentscheidung.
Auf Oracle Cloud Infrastructure bewerten Unternehmen häufig zwei Ansätze:
Oracle Kubernetes Engine (OKE) für Kubernetes-native KI-Plattformen und anwendungsorientierte GPU-Workloads.
Schlamm für HPC-ähnliche Planung, Batch-Jobs, gemeinsame Warteschlangen und von der Forschung getriebene GPU-Cluster.
Warum dieses Thema wichtig ist
GPU-Infrastruktur ist teuer, stark ausgelastet und wird oft von mehreren Teams gemeinsam genutzt. Die Wahl des richtigen Orchestrierungsmodells hat Einfluss auf:
Die Entscheidung geht nicht nur darum, Container auszuführen oder Jobs einzureichen. Es geht darum, das Betriebskonzept auszuwählen, das die KI- und HPC-Strategie der Organisation am besten unterstützt.
OKE-Überblick
Oracle Kubernetes Engine ist der von OCI verwaltete Kubernetes-Dienst. Er ermöglicht es Teams, containerisierte Workloads mithilfe von Kubernetes-eigenen APIs und Tools bereitzustellen, zu verwalten und zu skalieren.
Für GPU-Workloads ist OKE gut geeignet für:
OKE ist eine gute Wahl, wenn Teams GPU-Workloads mit Kubernetes, CI/CD-Pipelines, Observability, Autoscaling und OCI-Service-Integrationen standardisieren möchten.
Slurm-Übersicht
Slurm ist ein weit verbreiteter Workload-Manager und Scheduler in HPC-Umgebungen. Er ist für Batch-Scheduling, gemeinsame Nutzung von Rechenclustern, Jobwarteschlangen, Reservierungen und Ressourcenallokationsrichtlinien konzipiert.
Für GPU-Workloads ist Slurm gut geeignet für:
Slurm ist eine gute Wahl, wenn Benutzer hauptsächlich Jobs an einen gemeinsamen GPU-Pool übermitteln und sich auf Planungsrichtlinien verlassen, um den Zugriff, die Priorität und die Nutzung zu verwalten.
