Esses desafios refletem a complexidade geral dos ambientes modernos de nuvens, kubernetes e IA. Embora as equipes da plataforma sejam fretadas com o fornecimento de infraestrutura e ferramentas necessárias para capacitar o desenvolvimento eficiente, muitos recorrem a soluções de retalhos de curto prazo sem uma estratégia coesa. Isso cria uma cascata de consequências não intencionais: adoção desacelerada, produtividade reduzida e esforços complicados de integração de IA.
O multiplicador de complexidade da IA
A integração da IA e das cargas de trabalho de IA generativa adiciona outra camada de complexidade a um cenário já desafiador, como gerenciamento de custos computacionais e os recursos necessários para treinar modelos introduz novos obstáculos. Quase todas as organizações (95%) planejam aumentar o uso de Kubernetes no próximo ano, enquanto dobra simultaneamente as capacidades de IA e Genai. 96% das organizações dizem que é importante fornecer métodos eficientes para o desenvolvimento e implantação de aplicativos de IA e 94% dizem o mesmo para aplicativos de IA generativos. Isso ameaça sobrecarregar as equipes da plataforma ainda mais se não tiverem as ferramentas e estratégias certas.
Como resultado, as organizações buscam cada vez mais capacidades para virtualização e compartilhamento de GPU nas cargas de trabalho da IA para melhorar a utilização e reduzir os custos. A capacidade de alocar cargas de trabalho de IA automaticamente para os recursos apropriados da GPU com base em considerações de custo e desempenho tornou -se essencial para gerenciar essas tecnologias avançadas de maneira eficaz.
