Red Hat, der weltweit führende Anbieter von Open-Source-Lösungen, kündigt neue Funktionen und Zertifizierungen für Red Hat OpenShift an, die die Bereitstellung intelligenter Anwendungen in hybriden Clouds beschleunigen. Mit den Verbesserungen, zu denen die Zertifizierung für den Einsatz der Plattform mit NVIDIA AI Enterprise 2.0 zählt, hilft Red Hat OpenShift 4.10 Unternehmen, KI-Workloads zuverlässig auszurollen, zu verwalten und zu skalieren.

Nach Prognosen des Marktforschungsunternehmens Gartner wird der weltweite Umsatz mit KI-Software in diesem Jahr voraussichtlich 62,5 Milliarden Dollar erreichen – ein Anstieg von 21,3 Prozent gegenüber 2021. Wollen Unternehmen KI und maschinelles Lernen in ihre Cloud-nativen Anwendungen integrieren, benötigen sie eine agile, flexible und skalierbare Plattform für die Entwicklung und schnelle Produktivstellung der Machine-Learning-Modelle und intelligenten Anwendungen. Red Hat OpenShift schafft das Fundament dafür und macht es mit der neuen Version noch einfacher, KI-Workloads zur branchenführenden Kubernetes-Plattform hinzuzufügen.

Schnellere Einführung von KI-Innovationen​

Während KI die Abläufe und Geschäftsmodelle von Unternehmen transformiert, kann der Betrieb der KI-Infrastruktur komplex sowie zeit- und ressourcenaufwändig sein. Um alle damit verbundenen Prozesse zu beschleunigen, ist Red Hat OpenShift nun für den Einsatz mit NVIDIA AI Enterprise 2.0 zertifiziert. Dabei handelt es sich um eine Cloud-native Ende-zu-Ende-Plattform mit KI- und Analytics-Software, die auf NVIDIA-zertifizierten Standardsystemen läuft. Die integrierte Plattform wurde für Red Hat OpenShift optimiert und erlaubt es Data Scientists und Entwicklern, ihre Modelle schneller zu trainieren, einfach in Anwendungen einzubauen und skaliert bereitzustellen.

Unternehmen haben nun die Möglichkeit, Red Hat OpenShift auf NVIDIA-zertifizierten Systemen mit NVIDIA Enterprise AI einzusetzen oder wie bisher auf der bereits zuvor unterstützen NVIDIA DGX A100, einem universellen Hochleistungssystem für KI-Workloads. Dadurch können sie den MLOps-Lebenszyklus – inklusive Data Engineering, Analytics, Training, Software-Entwicklung und Entscheidungsfindung – auf einer einheitlichen und einfach zu implementierenden KI-Infrastruktur konsolidieren. Darüber hinaus erlauben es die integrierten DevOps- und GitOps-Funktionalitäten von Red Hat OpenShift, die Bereitstellung von KI-gestützten Anwendungen im Rahmen von Continuous Delivery weiter zu beschleunigen.

Mit NVIDIA AI Enterprise auf Red Hat OpenShift ergänzt Red Hat die bereits für Red Hat OpenShift Data Science angekündigte Unterstützung von NVIDIA-GPUs.

Breitere Unterstützung von Clouds und Hardware-Architekturen

Red Hat OpenShift 4.10 setzt die Erweiterung der Plattform fort, um ein breites Spektrum an Cloud-nativen Workloads in der offenen Hybrid Cloud zu unterstützen und es Unternehmen zu ermöglichen, ihre KI- und Machine-Learning-Workloads in den verschiedensten Umgebungen auszuführen. Die neueste Version von OpenShift unterstützt weitere Public Clouds und Hardware-Architekturen, sodass Unternehmen ihre Entwicklung so einfach und konsistent wie möglich gestalten und flexibel entscheiden können, wo Anwendungen laufen.

Zu den wichtigsten neuen Funktionen und Fähigkeiten zur beschleunigten Einführung von KI- und Machine-Learning-Workloads zählen:

  • IPI-Support (Installer Provisioned Infrastructure) für Azure Stack Hub sowie – als Technology Preview – für Alibaba Cloud und IBM Cloud. Anwender können somit den IPI-Prozess für eine vollständig automatisierte, integrierte Ein-Klick-Installation von OpenShift 4 nutzen.
  • Betrieb von Red Hat OpenShift auf Arm-Prozessoren. Die Arm-Unterstützung ist auf zwei Arten verfügbar: vollständig automatisiert mit IPI für AWS (Amazon Web Services) und als Bare Metal UPI (User Provisioned Infrastructure) auf bestehender Infrastruktur. Letzteres bietet die gleiche Nutzererfahrung wie Red Hat OpenShift auf AWS, unterstützt durch die neuesten Arm-Instanzen.
  • Verfügbarkeit von Red Hat OpenShift auf NVIDIA LaunchPad. NVIDIA LaunchPad bietet freien Zugang zu kuratierten Labs für IT- und KI-Profis, in denen sich NVIDIA-beschleunigte Systeme und NVIDIA-Software nutzen lassen. Unternehmen können so praktische Erfahrungen rund um die Konfiguration, Optimierung und Orchestrierung von Ressourcen für KI- und Data-Science-Workloads mit NVIDIA AI Enterprise und Red Hat OpenShift sammeln.

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