Huawei Cloud auf der KubeCon EU 2024
Entfesselung des intelligenten Zeitalters mit kontinuierlicher Open-Source-Innovation
PARIS, 27. März 2024 /PRNewswire/ -- Auf der KubeCon + CloudNativeCon Europe 2024, die am 21. März in Paris stattfand, betonte Dennis Gu, leitender Architekt von Huawei Cloud, in einer Keynote mit dem Titel "Cloud Native x AI: Unleashing the Intelligent Era with Continuous Open Source Innovation" (Entfesselung des intelligenten Zeitalters mit kontinuierlicher Open-Source-Innovation), dass die Integration von nativen Cloud- und KI-Technologien entscheidend für die Transformation der Industrie ist. Huawei Cloud plant, weiterhin innovative Open-Source-Projekte zu entwickeln und mit Entwicklern zusammenzuarbeiten, um ein intelligentes Zeitalter zu schaffen.
KI stellt das Cloud-Native-Paradigma vor große Herausforderungen.
In den letzten Jahren haben native Cloud-Technologien herkömmliche IT-Systeme revolutioniert und den digitalen Fortschritt in Bereichen wie dem Internet und Behördendiensten beschleunigt. Cloud Native hat neue Möglichkeiten geschaffen, wie blitzschnelle Verkäufe und agile Abläufe, wie DevOps, durch Microservice Governance. Diese Veränderungen haben sich erheblich auf das Leben der Menschen ausgewirkt, und das rasche Wachstum und die weit verbreitete Anwendung von KI, einschließlich groß angelegter Modelle, sind zum Kernstück der Industrieintelligenz geworden.
Laut einer Epoch-Studie von 2023 hat sich die für grundlegende Modelle benötigte Rechenleistung alle 18 Monate verzehnfacht, was fünfmal schneller ist als die vom Moore'schen Gesetz für die allgemeine Rechenleistung vorhergesagte Wachstumsrate. Das Aufkommen dieses "neuen Moore'schen Gesetzes" aufgrund von KI und die Verbreitung groß angelegter KI-Modelle stellt eine Herausforderung für Cloud-native Technologien dar. In seiner Rede ging Dennis Gu auf die folgenden Kernpunkte ein:
- Eine niedrige durchschnittliche GPU/NPU-Auslastung treibt die Kosten für KI-Training und KI-Inferenz in die Höhe.
- Häufige Ausfälle von großen Modelltrainingsclustern verringern die Trainingseffizienz.
- Die komplexe Konfiguration von Großmodellen stellt hohe Anforderungen an die KI-Entwicklung.
- Der Einsatz groß angelegter KI-Inferenzen birgt das Risiko unvorhersehbarer Verzögerungen beim Zugriff der Endnutzer und birgt potenzielle Datenschutzprobleme.
Die Huawei Cloud AI-Innovation bietet Entwicklern Ideen zur Bewältigung von Herausforderungen.