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内容提要
亚马逊网络服务（AWS）宣布其弹性Kubernetes服务（EKS）支持最多10万个节点，提升了十倍，专为人工智能和机器学习工作负载设计。通过重构Kubernetes核心组件和优化etcd数据存储，显著提高了性能和可扩展性，使AWS在Kubernetes集群规模上领先于竞争对手。
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关键要点
- 亚马逊网络服务（AWS）宣布其弹性Kubernetes服务（EKS）支持最多10万个节点，提升了十倍。
- 此增强功能为人工智能和机器学习工作负载提供了前所未有的规模，支持最多160万个AWS Trainium芯片或80万个NVIDIA GPU。
- 单一集群运行大型AI模型可降低计算成本，提高资源利用率，简化调度和维护操作。
- AWS通过重构Kubernetes核心组件和优化etcd数据存储实现了100K节点的能力。
- etcd的核心数据存储经过全面改造，采用了新的日志系统，提供超快的数据复制和多可用区的耐久性。
- etcd的后端数据库完全转移到内存存储，显著提高了读写吞吐量和可预测的延迟。
- Kubernetes v1.31引入了强一致性读取，减少了etcd的读流量，降低了服务器CPU使用率。
- AWS配置了Amazon VPC CNI以支持100K节点的网络管理，提升了节点启动速率。
- 采用Seekable OCI（SOCI）技术加速容器镜像管理，减少了大规模AI/ML容器镜像的下载时间。
- AWS进行了广泛的测试，模拟了超大规模AI/ML场景，展示了100K节点的性能表现。
- AWS的100,000节点能力在Kubernetes集群规模上显著领先于竞争对手，如Google和Microsoft。
- AWS的这一进展为需要大规模AI/ML基础设施的组织提供了显著的竞争优势。
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