Red Hat和Run:ai优化混合云中的AI工作负载

Run:ai在Red Hat OpenShift AI上帮助组织最大化GPU资源并简化AI工作流程

Red Hat，全球领先的开源解决方案提供商，以及AI优化和编排领域的领导者Run:ai今天宣布合作，将Run:ai的资源分配能力引入Red Hat OpenShift AI。{ width=60% }

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通过优化AI操作并优化基础设施，这种合作使企业能够充分利用AI资源，在建立、调整、部署和监控规模化AI应用程序和模型的可信MLOps平台上最大化人类和硬件驱动的工作流。

GPU是推动AI工作流的计算引擎，可实现模型训练、推断、实验等。然而，这些专门的处理器在跨分布式训练作业和推断时可能成本高昂。Red Hat和Run:ai正致力于满足这种对GPU资源优化的关键需求，Run:ai在Red Hat OpenShift AI上的认证OpenShift Operator帮助用户在AI工作负载所在位置进行扩展和优化。Run:ai在Red Hat OpenShift AI上的基于云原生的计算编排平台帮助：

• 通过专用工作负载调度程序解决AI工作负载的GPU调度问题，更轻松地优先处理关键任务工作负载，并确认分配了足够的资源来支持这些工作负载。
• 利用分数GPU和监控功能，根据预设的优先级和策略动态分配资源，提高基础设施效率。
• 获得对共享GPU基础设施的改进控制和可见性，为IT、数据科学和应用开发团队提供更轻松的访问和资源分配。

Run:ai的认证OpenShift Operator现已推出。将来，Red Hat和Run:ai计划继续在这一合作基础上构建，为Run:ai在Red Hat OpenShift AI上增加额外的集成功能。这旨在支持更无缝的客户体验，并进一步加快将AI模型移入生产工作流程，实现更一致的推动。

Red Hat峰会
加入Red Hat峰会主题演讲，了解来自Red Hat高管、客户和合作伙伴的最新动态：

• 云是混合的。AI也是如此。- 星期二，5月7日，上午8点至10点MDT（YouTube、LinkedIn）
• 为AI时代优化IT- 星期三，5月8日，上午8:30至9:30 MDT（YouTube、LinkedIn）

支持引用
Steven Huels，Red Hat AI业务部门副总裁兼总经理：“AI的增加采用和对GPU的需求要求企业优化其AI平台，以充分利用操作和基础设施，无论其位于混合云的何处。通过与Run:ai的合作，我们使组织能够在规模上最大化AI工作负载，而不会牺牲AI/ML平台的可靠性或宝贵的GPU资源，无论需要的地方。”

Omri Geller，Run:ai首席执行官兼创始人：“我们很高兴与Red Hat OpenShift AI合作，增强AI运营的力量和潜力。通过利用Red Hat OpenShift的MLOps优势与Run:ai在AI基础设施管理方面的专业知识，我们正在为企业AI设定一个新标准，提供无缝的扩展性和优化的资源管理。”

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