实时互动网
·
通信运营商正不断演进其云基础设施战略，以满足AI发展的需求
内容提要
Omdia调研显示，通信运营商正在加速将AI/ML能力整合进云基础设施，以满足AI工作负载的需求。70%的运营商认为AI/ML支持是云决策的关键。为应对高算力需求，运营商逐步采用GPU、DPU和NPU等专用硬件，从而在AI推理阶段具备优势，灵活应对多样化的应用需求。
关键要点
-
Omdia调研显示，70%的通信运营商认为AI/ML支持是云基础设施决策的关键因素。
-
通信运营商正在加速将AI/ML能力整合进云环境，以应对AI工作负载的高算力需求。
-
运营商逐步采用GPU、DPU和NPU等专用硬件，以满足AI训练与推理的计算需求。
-
硬件选择需在成本与性能之间权衡，同时考虑计算强度、时延敏感性和安全性。
-
通信运营商在AI基础设施方面具备显著优势，能够灵活应对多样化的AI应用需求。
-
Kubernetes的采用为AI推理能力提供了关键优势，帮助运营商高效管理资源调度。
延伸解读
AI/ML能力的重要性
随着AI技术的快速发展，通信运营商越来越重视AI/ML能力在云基础设施中的应用。70%的运营商认为，支持AI/ML工作负载是云决策的关键因素。这表明，未来的云基础设施将不仅仅是存储和计算资源的提供者，更是AI应用的强大支撑平台。
硬件选择的挑战
在选择适合AI工作负载的硬件时，通信运营商面临成本与性能之间的权衡。专用硬件如GPU、DPU和NPU虽然能提供更高的计算能力，但也意味着更高的前期投入和厂商依赖。因此，运营商需要仔细评估自身的需求与预算，以做出明智的决策。
Kubernetes的优势
Kubernetes在容器化网络功能中的应用，为通信运营商在AI推理能力的管理上提供了显著优势。通过积累的资源编排经验，运营商能够高效应对AI工作负载的动态需求，确保多个应用在共享资源时的安全与高效。这种能力在多厂商环境中尤为重要。
延伸问答
通信运营商为何加速整合AI/ML能力到云基础设施中？
通信运营商加速整合AI/ML能力是为了应对AI工作负载的高算力需求，并提升运营效率与创造新收入机会。
哪些硬件被通信运营商用于支持AI工作负载？
通信运营商主要采用GPU、DPU和NPU等专用硬件来支持AI训练与推理工作负载。
在选择AI硬件时，通信运营商需要考虑哪些因素？
运营商在选择AI硬件时需权衡成本与性能，同时考虑计算强度、时延敏感性和安全性等关键需求。
Kubernetes在AI推理能力中有什么优势？
Kubernetes为AI推理能力提供了关键优势，帮助运营商高效管理资源调度和动态资源分配。
通信运营商在AI基础设施方面有哪些优势？
通信运营商在AI基础设施方面具备显著优势，能够灵活应对多样化的AI应用需求，尤其是在资源编排和工作负载隔离方面。
AI-RAN部署中，通信运营商如何提升网络性能？
在AI-RAN部署中，通信运营商通过频谱效率优化、波束赋形、流量管理等方式提升网络性能。
