英特爾 今年6月發表Xeon 6伺服器處理器平台 ，先提供配備E-core的款式（代號Sierra Forest），多家廠商也響應推出伺服器產品，我們先前曾介紹的 雲達QuantaGrid D55X-1U ，就是一例。

對於另一家伺服器廠商Dell而言，他們在5月舉行的自

2024/9/21～10/25 精選容器新聞：

#K8s Summit #第一手K8s實戰 #雲原生永續
多家金融、高科技和服務業分享第一手K8s實戰和踩雷經驗，雲原生永續議題也在台發酵

iThome主辦的K8s Summit，十月底一連兩天在台

在Nvidia的一系列GPUDirect傳輸技術中，GPUDirect Storage（GDS）是作為儲存裝置與GPU之間的傳輸加速用途，在AI應用的資料流框架中，原本是最後端、外圍的角色，只在最初的資料饋入，與最終的寫入保存運算結果時派上用場，但隨著AI應用的資料量

下圖是從SSD向GPU傳送資料的傳統I/O路徑，資料會經由PCIe交換器、經過主機CPU、複製，寫入主機記憶體的回彈緩衝區（bounce buffer），再經由CPU、PCIe交換器，複製寫入GPU的記憶體，供GPU存取。這整個過程需要經過6個環節，以及2次

藉由GPUDirect Storage（GDS），可以讓GPU伺服器本機的NVMe SSD，或是外部第3方的檔案儲存系統，透過DMA或RDMA方式，繞過GPU主機CPU與系統記憶體，直接將資料傳送到GPU的記憶體，從而大幅提高儲存裝置與GPU之間的資料傳輸效率。但要啟用這套架

憑藉AI應用持續興盛，以及輝達在GPU與加速運算的龐大影響力，用於改善GPU應用環境I/O傳輸效率的GPUDirect Storage（GDS），短短幾年內，就成為GPU領域標準的傳輸架構之一，也是有意在AI應用扮演重要角色的儲存廠商，必須支援的I/

構成AI運算能力來源的GPU，已成為IT基礎架構升級新動能，而在儲存系統領域當中，Nvidia打造的GPUDirect Storage（GDS）直連傳輸架構，也成為影響AI應用效能的關鍵，獲得眾多儲存廠商的積極支援，從而形成一個基於GDS架構的AI儲存生態圈

這幾年來，Nvidia堪稱最活躍、最受各界矚目的企業級加速運算平台廠商，隨著伺服器虛擬化、大數據分析、生成式AI技術浪潮一波波襲來，Nvidia都在其中扮演重要角色，他們不斷打破既有市場規則，開創許多新的典範。

以及今年發表

兩位蘋果工程師Katie Gamanji和太田航平(Kohei Ota)，在今年Kubernetes Summit研討會第二天的主題演講中，回顧了K8s十年發展，並揭露了接下來三大發展方向。Katie Gamanji是CNCF技術監督委員會成員，她主導設立了雲原生證照KCNA認證制度和相關課程，而太