引言：云原生AI时代的挑战与机遇 随着人工智能技术的迅猛发展，深度学习模型的训练规模呈指数级增长。从图像识别到自然语言处理，再到生成式AI，现代AI工作负载对计算资源的需求日益苛刻。传统的单机或私有集群模式已难以满足多团队协作、资源高效利用和弹性伸缩的需求。 在这一背景下， Ku
引言：云原生AI时代的调度挑战 随着人工智能技术的迅猛发展，深度学习模型训练、推理服务和数据处理任务正以前所未有的速度增长。在企业级AI平台建设中，Kubernetes（K8s）作为容器编排的事实标准，已成为构建可扩展、高可用AI工作负载基础设施的核心组件。然而，传统的Kuber
引言：云原生AI的演进与挑战 随着人工智能技术的迅猛发展，大规模机器学习（ML）训练任务已成为现代数据科学的核心。然而，传统的AI部署模式往往依赖于孤立的计算集群、手动资源分配和低效的任务调度机制，难以满足动态、弹性、高并发的AI工作负载需求。在此背景下， 云原生架构 逐渐成为A
引言：云原生时代下的AI工作负载调度挑战 随着人工智能（AI）技术的迅猛发展，机器学习（ML）模型训练已成为企业数字化转型的核心环节。然而，在传统架构中，大规模模型训练往往依赖于专用硬件集群或私有云环境，存在资源利用率低、弹性不足、运维复杂等问题。尤其是在多团队共享计算资源的组织
引言：云原生时代下的AI工作负载挑战 随着人工智能（AI）技术的迅猛发展，企业对大规模模型训练、推理服务以及数据科学实验的需求日益增长。传统的集中式计算架构已难以满足动态、弹性且高并发的AI工作负载需求。在此背景下， 云原生技术 成为构建现代化AI平台的核心基础设施。 在众多云原
引言：云原生时代的资源调度挑战 在现代云原生架构中，Kubernetes 已成为事实上的容器编排标准。然而，随着企业对大规模工作负载（如机器学习训练、批处理任务、CI/CD流水线等）的需求不断增长，传统的 Kubernetes 调度机制逐渐暴露出诸多瓶颈： 资源争用与优先级冲突
引言：云原生时代下的AI部署挑战 随着人工智能技术的迅猛发展，大模型（如LLM、Diffusion Model、Speech Recognition Models）已成为企业智能化转型的核心驱动力。然而，这些模型的训练和推理对计算资源的需求极为苛刻，动辄需要数百甚至数千个GPU节
引言：云原生时代下的AI工作负载挑战 随着人工智能技术的迅猛发展，机器学习（ML）和深度学习（DL）已成为企业数字化转型的核心驱动力。然而，在将这些复杂的计算密集型任务部署到生产环境时，传统基础设施面临着前所未有的挑战：资源争用、调度效率低下、作业优先级混乱、弹性伸缩能力不足等问
引言 随着人工智能技术的快速发展，AI应用在企业中的部署需求日益增长。然而，传统的AI部署方式面临着资源管理困难、调度效率低下、分布式训练复杂等挑战。Kubernetes作为云原生生态的核心编排平台，为AI应用提供了理想的部署环境。本文将深入探讨Kubernetes生态下AI应用
引言 在云原生时代，Kubernetes已成为容器编排的事实标准。随着人工智能和机器学习应用的快速发展，如何在Kubernetes环境中高效、公平地调度AI workload成为了一个重要挑战。传统的Kubernetes调度器虽然功能强大，但在处理AI场景特有的资源需求、优先级管
