NVIDIA运行：AI增强了AI模型编排AWS

Nvidia宣布了其运行的总体可用性：AWS市场上的AI平台，旨在彻底改变AI模型的GPU基础架构的管理。 Nvidia表示，这种集成使组织能够简化其AI基础架构管理，从而确保AI工作负载的有效且可扩展的部署。

高效GPU编排的挑战

随着AI工作负载的复杂性，对动态和强大的GPU访问的需求激增。但是，传统的Kubernetes环境面临限制，例如效率低下的GPU利用率和缺乏工作负载优先级。 NVIDIA的运行：AI通过引入虚拟GPU池来解决这些问题，从而增强了AI工作负载的编排。

NVIDIA运行：AI：一种全面的解决方案

运行：AI的平台提供了多种关键功能，包括分数GPU分配，动态调度和工作量感知的编排。这些功能使组织能够有效地分发GPU资源，从而确保AI模型在没有浪费的情况下获得必要的计算功率。基于团队的配额和多租户治理进一步提高了资源管理和成本效率。

与AWS生态系统集成

NVIDIA RUN：AI与亚马逊EC2，Amazon Eks和Amazon Sagemaker Hyperpod等AWS服务无缝集成。这种集成优化了GPU利用率，并简化了跨云环境的AI工作负载的编排。此外，该平台与AWS IAM的兼容性确保了跨AI基础架构的安全访问控制和合规性。

监视和安全性增强功能

为了实时可观察性，NVIDIA运行：AI可以与Amazon CloudWatch集成，提供自定义指标，仪表板和警报以监视GPU消耗。该集成提供了可行的见解，有助于资源消耗优化并确保有效的AI模型执行。

现实世界的应用和利益

考虑一个企业AI平台，该平台具有多个需要保证GPU访问的团队。 NVIDIA运行：AI的编排功能允许动态调度和有效的资源分配，确保团队可以在不会干扰的情况下运行。这种设置不仅可以加速AI开发，而且通过最大程度地减少未充分利用的GPU资源来优化预算的使用。

随着企业继续扩展其AI运营，NVIDIA运行：AI为管理GPU基础架构提供了强大的解决方案，促进创新，同时保持成本效益。有关部署NVIDIA运行的更多信息：AI，请访问AWS市场。

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