谷歌云：2025年如何利用容器加速AI创新：技术领导者指南

GoogleKubernetesEngine如何Gecud2Googlecloud3 495.设施为每个AI角色赋能，19第,章关键趋势正在推动技术领导者重新评估其基础设施策略。比并确保可观测性的基础设施，同时不会减缓创新或组织敏捷性。Googlecloud4,GoogleCloud，2025Googlecloud4需要能够提供经济高效解决方案的云提供商。不可预见的A利用现有硬件并确保未来的容量。123123Googlecloud5Googlecloud5Googlecloud64McKinseyDigitalGooglecloud6第2章台团队管理复杂性。这就是为什么Google使用GKE来构建VertexAIGoogleGooglecloud8灵活地快速创新并适应快速变化的AI环境。Googlecloud9第3章65000个AI创新所需的规模。”JamesBradburyAnthropic计算主管5GoogleCloud，2024KubernetesEngine已为万亿参数AI模型做好准备Googlecbud10解锁巨额节省和更快的吞吐量。GKE同时支持NVIDIAGPU和Cloud利用GKE和CloudTPU等GoogleCloud解决方SechanOhMoloco机器学习总监大规模AI训练意味着许多团队和工作负载需要争夺同一有限的加速器池。GKE通过原生支持Kueue和Googlecloud12球基础设施上大规模部署和运行容器化应用。别是，GKEAutopilot可让您轻松地将应用扩展到不Autopilot管理Kubernetes集群的底层计算，无需LiveXAI监控。降低总拥有成本加快产品上市速度降低总拥有成本加快产品上市速度运营成本降低降低客户支持成本结合NVIDIANIM的强大功能与GoogleKubernetesJiaLi会迅速失控。Googlecloud13新推理功能专为克服这些障碍而构建。GKE的新推理功能可提供以下优势：服务费用降低尾延迟时间40%吞吐量增长赋能应用的价值实现时间。Googlecloud14技术对于在推理过程中通过模型重用优化GPU效率至关重要。理成本并提供出色的用户体验。们很高兴看到GKEInferenceGateway在开源中实BentoML首席执行官兼创始人GKE的Autopilot模式让您无需具备深厚的Kubernetes专业知识，即可更快地构建和部署应用。GoogleSRE为KubernetesPod请求的资源提退到按需实例。Googlecloud156GoogleCloud，SpotGooglecloud15Googlecloud16SechanOhMoloco机器学习总监用户最多的生成式AI移动应用之列，而所有这些应用都运行在GoogleCloud上。Googlecloud17的强大功能。40%费用减少2.5倍40%费用减少2.5倍更快的推理速度更快的启动速度LoRA的快速低延迟访问GKE集群内的推理节点04080506031CloudRun261CloudRun26GoogleKubernetesEngine快速加载快速加载快速Hyperdisk利用GoogleKubernetesEngine及其先进的功能，Gecud18GoogleGecud18Googlecloud19Google和Anyscale致力于让AI应用的构建和运行像编写Python代Ray和GKE强强联合4.5倍多模态数据处理速度提升7模型部署的吞吐量提高8用于在线模型传送的节点数量减少77878Googlecloud20Anyscale，OptimizedAIWorkloadsonAnyscalewithRayTurbo（使用RayTurbo在Anyscale上优化Googlecloud20训练作业启动时间缩短训练作业启动时间缩短,使用Spot实例降低机器学习研发成本Googlecloud2,9GoogleCl