发布时间2025-06-08 23:39:14 来源:小编 阅读次数:次
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AI 云大规模部署 AI 应用程序,通常是以容器化工作负载的形式加速云原生环境。为了满足大型语言模型(LLM)、检索增强生成(RAG)及其他 AI 应用程序的需求,AI 云基础设施依赖于 CPU、GPU、内存和存储之间的高带宽、低延迟互连。AI 云架构是基于 Kubernetes 集群构建的■★◆。Kubernetes 网络使容器化应用程序能够在 GPU 集群内直接通信★★★■■◆。大规模部署 AI 应用程序需要高性能◆◆★■、高效的负载均衡★◆■、应用程序安全性、自动扩展和多租户支持。高效的代理基础设施服务为集群资源提供入口(ingress)/出口(egress)访问,而不会增加 CPU 和 GPU 的负担。您将了解如何通过云原生◆■、硬件加速代理满足 AI 云需求。用 DPU 来卸载并隔离应用程序的交付服务■◆■◆★,从而减少 CPU 开销◆◆★◆★■,提升基础设施效率,同时最大限度地减少攻击面。同时您将了解 F5 在 DOCA 上的创新应用。
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利用适用于 Kubernetes 的 DPU 加速服务代理来提升云原生 AI 工作负载性能
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随着关键基础设施面临的威胁日益加剧(从复杂的恶意软件到国家级攻击),对运营技术(OT)环境中强大安全性的需求变得比以往任何时候都更加迫切★■◆★◆■。许多此类系统(有些是几十年前构建的)在设计时从未考虑过现代安全性。IT 与 OT 网络的融合(通常由远程访问需求而加速)引入了新的攻击途径。我们将展示 NVIDIA 网络安全 AI 平台(NVIDIA Cybersecurity AI Platform)如何与强大的合作伙伴生态系统相结合,无缝保护关键基础设施◆■■★◆,而无需改变现有网络基础设施或其运行方式。