OpenStack基金会将处理企业AI采用的基础设施障碍

OpenStack基金会（OSF）证实，其支持者社区将于2019年开始工作，以克服基础设施级别的障碍，阻止他们采用人工智能（AI）和机器学习技术。

在柏林Openstack峰会的问答期间，OSF执行董事Jonathan Bryce证实，AI和机器学习将被归类为明年基金会的战略重点领域。

2017年12月介绍，OSF的战略重点领域倡议将重点关注基金会的支持者和贡献者的思想，以解决某些技术枯萎的常见问题。

在启动时，这些包含的数据中心云基础架构，连续集成系统，边缘计算环境，容器和无服务器基础架构，现在OSF正在为混合添加AI和机器学习。

这些领域的共同之处是openstack用户社区已经积极使用它们在自己的基础架构部署中，但也许不是最符合或有效的方式，说布莱斯说。

“这些是我们想要推动合作，改善集成，改进测试的领域，在某些情况下，在OpenStack或额外的项目中建立技术以支持这一点，”他说。

OSF首席运营官Mark Collier表示，特别强调解决在IT基础架构上运行AI和机器学习工作负载的需求，而不是社区创建自己的深度学习框架。

“如果您认为，作为一个社区，您可能会追踪曲目，我们将建立一些竞争对手的工具，如Tensorflow或Caffe2或任何这些工具。这不是我们想要做的，“他说。

“这些工具正在对基础架构进行新的要求，我们已经看到了。这是我们主要努力的基础设施件。“

越来越多的AI和机器学习技术正在推动采用OpenStack Bare金属服务，并为用户提供框架的项目，以利用GPU资源和可重新编程的芯片技术，例如现场可编程门阵列（FPGA），称。

以及最新的Openstack用户调查的结果，在节目的第一天公开，似乎承担了这一点。根据其调查结果，露天裸机云服务的生产使用从2016年的9％上升至2018年的24％。

在第二个OpenStack峰会主题时，这些技术如何展示了这些用例，以两示范的形式展示。第一个显示OpenStack Novacould如何用于管理GPU资源以运行使用公共云传递实时关闭字幕的语音识别应用程序。

第二个演示了OpenStack Cyborg如何用于协调用于视频和图像识别目的的FGPA资源，托管在露天基于OpenStack的私有云中。

Zhipeng Huang是OpenStack Cyborg项目的贡献者，告诉主题演讲者，OpenStack技术有效地作为FGPA芯片等加速器的管理框架，并有助于在基础设施堆栈中插入“显着差距”。

“所有这些类型的加速器都被越来越多地使用，以支持像AI，EDGE计算，HPC和类似的应用程序，”他说。

“如果您想构建系统以支持您的服务，这些基础架构和管理软件之间存在显着差距，并且您必须填补这种差距。”