Empowering AI：Kubernetes 與 Geon 超級電腦的整合實踐

引言

在醫療科技快速發展的背景下，AI 技術正成為推動藥物發現、臨床試驗優化與製造瑕疵檢測的核心引擎。面對指數級成長的資料量與複雜的計算需求，企業需要一個靈活、可擴展且安全的基礎設施來支撐 AI 模型的訓練與推理。本文探討如何透過 Kubernetes 進行 AI 能力的技術擴展，並結合 Geon 超級電腦的硬體優勢，打造高效能的 AI 部署架構，以應對醫療領域的挑戰。

主要內容

技術或工具的定義與基本概念

Kubernetes 是一個開源的容器編排系統，用於自動化部署、擴展和管理容器化應用。在 AI 領域，Kubernetes 提供了資源隔離、彈性擴縮與服務發現等功能，使其成為運行機器學習模型與大規模資料處理的理想平臺。

Geon 超級電腦 是基於 NVIDIA DGX 系統的高性能計算架構，整合了 200 個 H100 GPU 節點，透過 NVLink 2.0 技術實現 GPU 到 GPU 的高速通訊，並支援多實例 GPU（MIG）技術，以提高 GPU 資源利用率。此架構專為處理 AI 訓練與推理工作負載而設計。

Container Images 是容器化應用的封裝格式，包含應用程式及其依賴項。在 AI 領域，ML 鏡像通常體積龐大（達 30GB 以上），因此需要透過 Harbor 代理緩存與 JRock Artifactory 進行優化，以減少資料嵌入與提高拉取效率。

重要的特性或功能

1. 資料管理策略：採用三層架構（熱層、溫層、冷層）管理資料，以平衡存取效能與成本。熱層使用 Vea 儲存，溫層採用 Cumulu 儲存，冷層則透過歸檔解決方案處理歷史合規資料。

2. Kubernetes 資源管理：透過 NVIDIA Operator 管理 GPU 網路與存取，整合 Slurm 等工作負載管理器處理 HPC 計算需求，並利用 Node Feature Discovery 自動標籤節點硬體特性。

3. LLM 部署示範：使用 Helm 部署 Llama 3 模型，透過 RunAI 平臺簡化使用者操作，支援 GPU 資源動態分配，無需人工介入資源調度。

4. Geon 超級電腦關鍵技術：NVLink 2.0 提升 GPU 之間的通訊效能，MIG 技術實現 GPU 資源的細粒度分割，加密計算確保資料處理安全性。

實際的應用案例或實作步驟

1. Kubernetes 集群部署：於 H200 與 CPU 節點建置 Kubernetes 集群，整合 AKS（Azure Kubernetes Service）與 GPU 節點（如 v100）。透過 Node Feature Discovery 自動標籤節點，並配置 NVIDIA GPU 支援 LLM 部署。

2. 容器鏡像優化：使用 Harbor 作為鏡像倉庫，整合 JRock Artifactory 提供 SaaS 解決方案，或自建雲端/本地端方案，以降低鏡像拉取時間與提高存取效能。

3. LLM 部署流程：透過 Helm Chart 部署 Llama 3 模型，支援版本控制（revision 6），並透過 RunAI 平臺提供視覺化界面管理工作負載，簡化模型推理流程。

4. Geon 超級電腦整合：將 Kubernetes 集群與 Geon 超級電腦的 GPU 節點整合，透過 NVIDIA Operator 管理 GPU 資源，並利用 Slurm 處理 HPC 計算需求。

該技術的優勢與挑戰

優勢：

• Kubernetes 提供靈活的資源管理與自動擴縮能力，適應 AI 訓練與推理的不規則負載。
• Geon 超級電腦的 NVLink 2.0 與 MIG 技術大幅提升 GPU 之間的通訊效能與資源利用率。
• 三層資料管理策略有效平衡存取效能與成本，並符合資料合規要求。

挑戰：

• 容器鏡像體積龐大，需透過本地緩存與鏡像優化技術降低拉取時間。
• 資料品質與正確性需嚴格管控，避免訓練資料導致模型產生錯誤結果。
• 資源調度需動態分配，避免靜態 GPU 分配限制，提高推理工作負載利用率。

總結

透過 Kubernetes 的資源管理能力與 Geon 超級電腦的高性能計算架構，企業能夠有效支撐 AI 在醫療領域的應用。Kubernetes 提供了靈活的部署與擴展能力，而 Geon 超級電腦的 GPU 並行計算與加密技術則確保了 AI 訓練與推理的效能與安全性。未來，隨著混合雲架構與 GitOps 流程的整合，企業可進一步提升 AI 部署的可擴展性與易用性，以應對不斷增長的資料與計算需求。