让 AI 性能轻松起飞：云原生 AI 资源调度和工作流引擎深入剖析

人工智能

2022-12-05 17:36:15

告别性能瓶颈，拥抱云原生 AI 的澎湃动力

云计算和人工智能正在携手为各行各业创造革命性的解决方案。云原生 AI 应运而生，以其弹性、可扩展性和高性价比，成为 AI 技术的未来之光。然而，要充分发挥云原生 AI 的潜力，必须深刻理解其底层架构，特别是资源调度和工作流引擎的设计。

资源调度：AI 引擎的协调指挥官

资源调度是云原生 AI 的中枢，负责在单机和多机环境中分配计算资源。

单机单卡： 单块 GPU 卡的资源分配要求精细化调度，避免资源冲突和任务延迟。

单机多卡： 多块 GPU 卡的协同调度至关重要，最大化性能潜力，减少计算瓶颈。

多机多卡： 在分布式训练场景中，资源调度面临集群资源整合的挑战，合理利用不同机器和 GPU 卡的资源，确保 AI 训练任务顺利进行。

import tensorflow as tf

# 单机多卡资源分配示例

strategy = tf.distribute.MirroredStrategy()

with strategy.scope():
    model = tf.keras.Model(...)

# 多机多卡分布式训练示例

cluster = tf.distribute.cluster_resolver.ClusterResolver(...)
strategy = tf.distribute.MultiWorkerMirroredStrategy(cluster_resolver=cluster)

with strategy.scope():
    model = tf.keras.Model(...)

工作流引擎：AI 应用的自动化指挥塔

工作流引擎是云原生 AI 开发和部署的得力助手，将 AI 任务分解为一系列步骤，并智能调度执行。

工作流引擎功能： 工作流引擎简化了 AI 应用的构建、管理和监控，支持多种编程语言和框架。

工作流引擎应用： 从数据预处理到模型监控，工作流引擎在 AI 开发和部署的各个环节都发挥着重要作用。

import apache_beam as beam

# 工作流引擎示例

with beam.Pipeline() as pipeline:

    # 数据预处理
    data = pipeline | 'Read Data' >> beam.io.ReadFromText(...)

    # 模型训练
    model = pipeline | 'Train Model' >> beam.Create(...)

    # 模型评估
    metrics = pipeline | 'Evaluate Model' >> beam.Create(...)