Skalierung von KI-Workloads und Infrastrukturplanung

Planen Sie die GPU-Cluster-Kapazität für KI-Trainings- und Inferenz-Workloads. Optimieren Sie Knotenanzahlen, Interconnects und Speicheranforderungen für LLM- und Deep-Learning-Infrastruktur.

Planen und Durchführen von KI-Workload-Migrationen zwischen Cloud-Anbietern oder von On-Premises in die Cloud. Minimieren Sie Ausfallzeiten, kontrollieren Sie Kosten und bewahren Sie die Modellleistung während komplexer Infrastrukturübergänge.

Beseitigen Sie Datenpipeline-Engpässe, die GPU-Trainingsjobs aushungern. Optimieren Sie Datenladung, Vorverarbeitung, Speicher-I/O und Streaming-Pipelines, um die GPU-Auslastung während des KI-Trainings zu maximieren.

Reduzieren Sie KI-Infrastrukturkosten, ohne die Modellleistung zu beeinträchtigen. Optimieren Sie GPU-Ausgaben, Spot-Instanz-Strategien und Compute-Storage-Abwägungen für Trainings- und Inferenz-Workloads.

Erstellen Sie Observability-Stacks für KI-Trainings- und Inferenz-Workloads. Überwachen Sie GPU-Auslastung, Trainingsverlustkurven, Inferenzlatenz und Modellabweichungen mit speziell entwickelten Metriken und Alarmierungen.

Konfigurieren und skalieren Sie Kubernetes für GPU-beschleunigte KI-Workloads. Meistern Sie Node-Affinität, GPU-Ressourcenzuweisung, NVIDIA-Geräte-Plugins und Multi-Tenant-KI-Cluster-Management.

Optimieren Sie das LLM-Inferenz-Serving hinsichtlich Durchsatz, Latenz und Kosten im großen Maßstab. Konfigurieren Sie vLLM, TensorRT-LLM und Batching-Strategien für produktive KI-Bereitstellungen.

Skalieren Sie MLOps-Pipelines für KI-Workloads mit hohem Volumen. Architektur von Trainingspipelines, Feature Stores, Modellregistern und CI/CD-Systemen, die mit wachsender Modellkomplexität und Datenvolumen umgehen.

Entwerfen Sie Autoskalierungssysteme für KI-Modell-Serving, die Verkehrsspitzen bewältigen, ohne übermäßig zu provisionieren. Konfigurieren Sie HPA, KEDA und benutzerdefinierte GPU-bewusste Skalierungsrichtlinien für die Produktionsinferenz.

Entwerfen Sie verteilte Trainingssysteme für groß angelegte KI-Modelle. Entwickeln Sie Strategien für Daten-, Tensor- und Pipeline-Parallelität für Multi-Node-GPU-Cluster, die LLMs und Foundation-Modelle ausführen.