商店现已上线

我们打造用于网站、AI 智能体和 LLM 训练的 Workstation AI 机器——在线配置并购买。

获取同行价格
AI 产品
AI 实验室OpenAI 智能体Claude 代理Grok BotWorkstation AI 原生 CRM营销所有产品
AI 解决方案
应用型 AIAI 智能体生成式 AIAI 自动化AI 技能提升中小企业 AI 套餐企业 AI 实验室AI 工作站NVIDIA 硬件与软件NVIDIA 加速计算私有 AIGPU 集群边缘 AI行业 AI
AI 服务
平台现代化数字工程数据基础与 AI自主运营AI 咨询DevOps 自动化网络安全软件开发智能体构建MLOps 搭建GPU 租赁
关于我们
公司我们的故事合作伙伴客户案例
AI 数据中心
AI 洞察Jev 系列基准测试实验室模型选择
技术说明
文档
Linux 操作系统UbuntuRed Hat Enterprise LinuxSUSE LinuxAlpine LinuxDebian, Rocky & AlmaLinux
AI 云平台AWS & Amazon BedrockGoogle Cloud & Vertex AIMicrosoft Azure & AI FoundryGPU 云与算力市场
私有 AI 数据中心面向律师事务所面向会计师事务所本地部署平台全面安全的云
工具Ring PromoterJobshout
新闻
博客
联系我们登录

面向现代企业的 AI 工作站、AI 多智能体软件、GPU 基础设施和智能代理解决方案。

联系我们

AI 解决方案

应用型 AIAI 智能体生成式 AIAI 自动化AI 技能提升中小企业 AI 套餐企业 AI 实验室行业 AI

产品

所有产品Workstation AI native CRM 与 ERP营销OpenAI 智能体Ring PromoterJobshout

公司

关于我们公司AI 数据中心为什么选择Workstation合作伙伴客户案例定价联系TenthMatrix

资源

AI 洞察技术说明文档Linux 操作系统AI 云平台私有 AI 数据中心博客搜索网站地图
英国办公室
77-79 Marlowes, Hemel Hempstead HP1 1LF路线指引 — 从 M25 外环伦敦 20 号出口驶出公司编号: 11641870周一至周五:上午 9:00 - 下午 6:00 GMT
+44 7515 356 146
比利时办公室
Workstation SRL, Rue Vanderkindere 34, 1180 Uccle, BrusselsBE 0751.518.683周一至周五:上午 9:00 - 下午 6:00 CET
+32 492 45 67 46
印度办公室
#159 Sector 9, Pocket 1, DDA Flats, 110077 Dwarka, New Delhi
+91 98881 98841

© 2026 Workstation AI。保留所有权利。

隐私数据删除Cookie服务条款网站地图

NVIDIA, the NVIDIA logo, RTX, RTX PRO, Blackwell, CUDA, NVLink, MGX, Omniverse, Spectrum-X, Quantum, BlueField, DGX and HGX are trademarks and/or registered trademarks of NVIDIA Corporation in the US and other countries. AMD, the AMD Arrow logo, EPYC, Instinct, Ryzen and Threadripper are trademarks of Advanced Micro Devices, Inc. Dell and PowerEdge are trademarks of Dell Inc. or its subsidiaries. Intel and Xeon are trademarks of Intel Corporation or its subsidiaries. AMAX, AceleMax and LiquidMax are trademarks of AMAX Engineering Corporation. All other product names, logos and brands are the property of their respective owners. We use them only to identify the products we describe, supply or support; their use does not mean their owners endorse us.

首页 / 技术说明 / Technology
DevOpsKubernetesCI/CD

Kubernetes 上的 GitLab Runners:使用 Kubernetes 执行器实现超大规模成本优化

Operator 与 Helm、Kubernetes 执行器值、并发、DinD、自动伸缩杠杆、可观测性以及 FinOps 检查清单

2026年9月29日Technology5 min read

技术深度解析:Kubernetes 上的 GitLab Runners、Operator 安装、Helm 参数、自动扩缩容及 FinOps 成本模型。如需简版,请阅读停止为闲置 CI 付费。

GitLab Runners on Kubernetes — scale up by day, down at night

核心要点。按需峰值配置,低谷时释放资源。临时作业 Pod 在需求下降时(尤其是夜间和周末)回收 CPU、内存和存储空间。

大多数团队为持续集成付费的方式,仿佛每个夜晚和周末仍是周一早晨。服务器持续运行,磁盘空间持续占用。没有人正在合并代码——而账单却毫无察觉。这句话不是口号;它是固定 Runner 集群的默认形态。

本文是GitLab Server 和 Kubernetes 上的 GitLab Runner实操指南的技术配套:Kubernetes 执行器如何将每个 CI 任务转换为临时 Pod,如何实现容量的动态配置与释放,以及该设计如何释放巨大的成本节约,在夜间和周末需求骤降时回收 CPU、内存和存储空间。

先观看两场演示,再以本文档作为书面架构与成本模型参考。

1. Runners 与流水线— 基于 Kubernetes 的 GitLab Runner 工作负载自动扩缩容。

观看:完整的 GitLab Runners 与 CI/CD 在 Kubernetes 上的部署· 通俗版本:停止为闲置 CI 付费

2. HA 集群上的 GitLab Server Kubernetes— 几分钟内通过 Operator 部署 GitLab。

观看:使用 Operator 在 HA Kubernetes 集群中部署 GitLab· 文档:GitLab Operator 安装

1. 论点

GitLab on Kubernetes + Kubernetes executor将 CI 容量的单位从“我们整个月拥有的机器”转变为“为任务租用的 pods(和节点)”。Runner 管理器保持精简且始终在线。任务 pod 在构建时出现,构建后消失。借助集群自动伸缩,工作节点遵循相同的曲线。这就是如何保护周一早间的吞吐量,并避免在周二凌晨 03:00 和安静的周六支付周一早间的价格。

用一句话概括——与入门指南相同的一句话:为峰值配置资源,为低谷释放资源。

2. 昂贵的习惯,被表述为一种架构异味

传统的 CI 通常看起来像一支永久舰队:一组固定的构建机器,始终在线“以防万一”。当流量稳定时,这种方式行得通;但当需求呈尖峰状时,它只会浪费钱。

  • 白天:开发人员推送分支、打开合并请求、运行测试——需求激增。
  • 傍晚和夜间:活动减少,但机器仍在消耗 CPU 和内存。
  • 周末:通常接近空闲——但存储卷和云节点可能仍被预留并计费。

你支付的不是“已完成的构建”,而是无论是否有人使用都存在的容量。固定舰队还会积累粘性状态:“在 runner 3 上运行正常”、漂移的包、永远不会过期的缓存。弹性容器并不自行解决纪律问题,但它们让“从零开始”成为默认选项。

3. 系统架构图

层级角色典型部署位置
GitLab 服务器源代码管理、CI 协调、注册表、UI/API通过 GitLab Operator / Helm 图表部署(例如 k3s 实验室)
Runner 管理器注册代理,轮询任务Helm 版本在专用命名空间中运行(例如gitlab-runner)
任务 Pod实际的构建/测试/打包步骤由 Kubernetes 执行器为每个任务创建,随后删除
可选 DinD 服务Docker 在任务内部构建位于任务旁边的特权服务容器
集群/节点自动伸缩器在 Pod 压力条件下添加/移除工作节点云 ASG、Cluster Autoscaler、Karpenter 或等效方案

普通指南中的类比在此层级仍然适用:GitLab Runner 是工人;Kubernetes 是调度器,仅在包裹(任务)到达时呼叫工人,然后将其遣返。

4. 在集群中安装 GitLab(操作者路径)

Day 1 培训路径使用官方操作者安装 GitLab,因此服务器与运行器共享相同的 Kubernetes 基础架构。配套视频使用操作者在 HA Kubernetes 集群中部署 GitLab在几分钟内演示了该安装过程。前置条件:集群需具备 ingress、Helm、kubectl以及 cert-manager(当图表管理 TLS 时)。

helm repo add gitlab https://charts.gitlab.io
helm repo update

helm install gitlab-operator gitlab/gitlab-operator \
  --create-namespace \
  --namespace gitlab-system

kubectl -n gitlab-system get deployment gitlab-controller-manager

# Apply the GitLab custom resource (pin chart version in the manifest)
kubectl -n gitlab-system apply -f deploy_gitlab_server.yaml

示例 CR 结构(根据您的环境自定义域和颁发者邮箱):

apiVersion: apps.gitlab.com/v1beta1
kind: GitLab
metadata:
  name: gitlab
spec:
  chart:
    version: "9.2.2"
    values:
      global:
        hosts:
          domain: "example.com"
        ingress:
          configureCertmanager: true
      certmanager-issuer:
        email: you@example.com

首次安装通常需要 10–15 分钟,在此期间 web 服务、Sidekiq、数据存储及相关组件完成初始化。从集群密钥中获取初始 root 密码:

kubectl get secret gitlab-gitlab-initial-root-password -n gitlab-system \
  -o jsonpath='{.data.password}' | base64 -d

参考:GitLab 操作者安装(该页面 Helm 标签页)。图表概览:docs.gitlab.com/charts· 安装指南:charts 安装。

5. 使用 Kubernetes 执行器的 GitLab 运行器

GitLab 运行器是与 GitLab CI/CD 协作以在流水线中运行任务的应用程序。使用Kubernetes 执行器时,管理器不会自行编译。对于每个任务,它会:

  1. 创建一个 Pod(并根据配置添加辅助/服务容器)。
  2. 将日志流式传输回 GitLab。
  3. 收集制品和退出状态。
  4. 删除 Pod——将 CPU 和 RAM 归还给集群。

创建/运行/删除循环是第一个成本杠杆。已完成的工作不应在夜间占用专用机器。

5.1 Helm 安装模式

训练脚本创建命名空间、传递注册令牌,并可能安装多个版本(例如基于 Alpine 和基于 Ubuntu 的 Runner),以便作业可以选择不同的环境。官方流程:使用 Helm 图表安装 GitLab Runner;值参考:配置 GitLab Runner Helm 图表。

helm upgrade --install --namespace gitlab-runner gitlab-runner-alpine \
  -f config-runner-alpine.yaml \
  --set serviceAccount.create=true \
  gitlab/gitlab-runner \
  --create-namespace

从 GitLab UI(实例/组/项目 Runner)或操作者管理的密钥中获取令牌。优先使用现代 Runner 认证令牌;注册令牌正逐步弃用(面向 GitLab 18)。切勿提交活动令牌— 实验室脚本有时包含需要本地替换的占位符。

5.2 影响规模与隔离的关键值

来自 Workstation 模板(gitlab-runner-values-template.yaml/ generatedconfig-runner-*.yaml):

Setting为何重要
concurrent该管理器同时运行的最大任务数。白天高峰时调高(培训笔记提到繁忙实验室中为数十个,如 20–40)。在集群限制前进行软节流。
runners.privileged/ executorprivileged若无需 DinD,通常可收紧。
[runners.kubernetes].namespace任务 Pod 的部署位置——应与 GitLab 系统组件保持分离。
默认image/ 辅助镜像锁定标签以确保 alpine/ubuntu 池的可复现性。
[[runners.kubernetes.services]]DinDSidecardocker:dind用于镜像构建;仅按需配置注册表镜像/不安全注册表。
RBACclusterWideAccess仅当任务必须管理集群级资源时使用;生产环境中优先遵循最小权限原则。
host aliases / DNS 配置实验室中集群内 GitLab 和注册表主机名的便捷配置。
gitlabUrl: http://gitlab-webservice-default.gitlab-system.svc.cluster.local:8080/
concurrent: 2
rbac:
  create: true
  clusterWideAccess: true
runners:
  privileged: true
  config: |
    [[runners]]
      environment = ["GIT_SSL_NO_VERIFY=1"]
      [runners.kubernetes]
        namespace = "gitlab-runner"
        image = "alpine/git:latest"
        service_account = "gitlab-runner"
        privileged = true

仅靠 CPU 无法实现并发,只会延长队列。请将concurrent与真实的节点空闲容量或节点自动伸缩配合使用。

6. 两级(实际上是四级)自动伸缩

"在 Kubernetes 上自动伸缩 GitLab Runner" 不是一个开关。叠加这些杠杆:

  1. 任务 Pod 弹性— 内置于 Kubernetes 执行器中。零任务 → 零任务 Pod。仅此一项即可消除共享集群上大部分按任务产生的浪费。
  2. Runnerconcurrent及多个 Runner 部署— 将 alpine 与 ubuntu(或 CPU 与更大规模的构建器)分开,避免专用容量因错误配比而闲置。
  3. 集群/节点自动伸缩— 待处理 Pod 增加节点;空闲节点在晚间高峰过后自动释放。
  4. 可选的日程感知策略— 在日历上降低并发上限或按日程缩节点池,作为自然需求下降的额外保障。

超大规模场景的故事相同,但振幅更尖锐:队列深入时向外扩展,随后激进地释放资源,确保一周中安静的半天在账单上不会与忙碌的半天相仿。

6.1 关于 GitLab Runner 语境下"空闲"的说明

某些执行器会保留少量空闲机器以保持温热,以便在无需冷启动延迟的情况下吸收下一个任务。在 Kubernetes 上,冷启动通常是创建 Pod(数秒),而非启动虚拟机(数分钟)。更倾向于让 Pod 归零,并接受短暂的调度延迟,而不是保留一整夜的空闲节点"以防万一"。如果必须维持一个最小基线,请根据值班现实来设定该基线的大小——而非周一的合并风暴。

6.2 动态配置与取消配置端到端流程

追踪一个流水线任务:

  1. 开发者推送代码;GitLab 在待处理队列中创建任务。
  2. Runner 管理器认领该任务并向 API 请求一个 Pod。
  3. 如果集群中 CPU/内存不足,自动伸缩器会添加节点(配置)。
  4. Pod 运行脚本、上传制品,然后退出。
  5. Pod 被删除,资源归还到池中(任务级别的取消配置)。
  6. 当许多节点在超过缩放下限阈值后仍然空闲——通常在晚间和整个周末之后——节点会被移除(基础设施级别的取消配置)。

这个完整循环就是视频中提到的超大规模 GitLab Runner 用于成本优化的含义:并非某个花哨的开关,而是任务生命周期与集群弹性协同工作。

7. 成本模型:巨额节省出现在哪里

务必精确。自动伸缩并不能让构建免费。它只是让你不必在非高峰时段支付高峰费率。节省来自于将支出与实际需求相匹配——来自基础指南的四个要点,针对运维人员进行了扩展。

7.1 仅在有人(或机器人)工作时进行扩容

当忙碌的早晨涌入数十个流水线时,Kubernetes 会并行调度多个任务 Pod,直至达到并发和集群限制。当合并压力真实存在时,吞吐量才会显现。

7.2 需求消失时果断缩减规模

任务完成后,Pod 随之消失。借助集群自动扩缩容(或合理规模的节点池),未使用的云节点会自动退出节点池。夜间和周末——通常是产品团队最安静的时段——正是你应该率先停止付费的容量。

7.3 停止浪费 CPU、RAM 和存储

资源常驻运行器 VMKubernetes 任务 Pod + 节点自动扩缩容
CPU队列空闲时预留核心处于闲置状态Pod 退出时释放;节点可自动缩容
RAMAgent 操作系统 + 空闲执行器全天候驻留每次 Pod 删除时内存随之释放
存储每台 VM 上的热数据盘和镜像层默认使用临时性临时存储;共享缓存变为显式且可指定大小的选项

一个月下来,安静时段占据了大部分时间。回收夜间和周末的容量,正是节省成本产生复利效应的关键。

7.4 为成果付费,而非为家具付费

你仍需为 GitLab 和轻量级控制平面(运行器管理器 + 集群基础组件)付费。你所停止付费的,是一堆空椅子的仓库。

7.5 直觉上的理解(并非人为制造的基准)

假设白天可持续需要相当于 20 个忙碌执行器槽位,而夜间和周末仅需 2 个。固定规模的舰队按 20 个全天候计费。弹性池在白天支付约 20 个,在安静时段支付约 2 个(加上控制平面)。对于许多产品团队,安静时段占整个月的很大比例——因此回收这些时段是节省变得巨大的方式,而无需发明营销百分比。财务部门将本地节点小时价格相乘;架构工作的任务是让计费账户中的空闲时段真正变为空闲。

巨大的成本节省体现在:周一的峰值不再决定周二凌晨三点的账单——以及周六的寂静终于在发票上也显得安静了。

7.6 你仍然有意为之而支付的费用

  • GitLab Server 组件——按用户和 CI 协调规模配置,而非编译农场。
  • Runner 管理器部署——规模小于作业农场。
  • 有意为之的缓存(依赖代理、PVC 等)——有帮助,但已配置规模;缓存并非免费存储。
  • 特权 DinD——方便但更重;当密度和隔离比熟悉度更重要时,请考虑 Kaniko/BuildKit。

8. CI/CD 实践中的流水线

当 Runner 在线后,.gitlab-ci.yml定义阶段和任务。GitLab 负责调度;Kubernetes 执行器将 Pod 实例化。保持流水线对成本的诚实:

  • 在重型镜像构建之前,尽早对 lint/单元测试失败。
  • 使用rules和workflow,使草稿分支不会扩散出完整的矩阵。
  • 优先使用具有清晰键的共享缓存,而非无限制的每台 VM 磁盘增长。
  • 将任务标记到正确的 Runner 池(alpine 与 ubuntu、小型与大型构建器)。
stages: [lint, test, build]

workflow:
  rules:
    - if: $CI_PIPELINE_SOURCE == "merge_request_event"
    - if: $CI_COMMIT_BRANCH == $CI_DEFAULT_BRANCH

lint:
  stage: lint
  image: alpine:3.19
  script:
    - echo "cheap checks first"

test:
  stage: test
  tags: [kubernetes, alpine]
  script:
    - echo "unit tests"

build:
  stage: build
  tags: [kubernetes, dind]
  rules:
    - if: $CI_COMMIT_BRANCH == $CI_DEFAULT_BRANCH
  script:
    - echo "heavy image build only on default branch"

经济理念与平台理念相同:不要在没有廉价检查就会失败的情况下调度昂贵的工作,也不要为那些周六永远不会到来的任务保持专用 Runner 处于温暖状态。

9. 安全与多租户说明

临时 Pod 改善了卫生状况(更少的粘性状态),但特权 DinD 和集群范围的 RBAC 可能扩大爆炸半径。大多数团队的实用默认值:

  • 在专用命名空间中运行任务 Pod,并设置 ResourceQuotas 和 LimitRanges。
  • 尽可能优先使用非特权构建;通过特定标签隔离 DinD Runner。
  • 避免将长期有效的云凭证挂载到每个任务中;为每条流水线注入短期令牌。
  • 将 Runner 注册令牌视为秘密——当人员离职或实验室共享时进行轮换。
  • 如果多个团队共享一个集群,请分离 Runner 管理器(以及可选的节点池),以便一个嘈杂的邻居无法让整个农场保持高温——并保持成本故事可按团队归因。

10. 可观测性证明节省效果

你不能声称夜间和周末有节省,而不进行查看。至少跟踪以下内容:

信号什么是"良好"的状态
按小时统计的 Job Pod 数量工作日工作时段出现峰值;夜间和周末接近地板值
待处理 Pod仅在峰值时短暂出现尖峰;持续待处理意味着并发度/节点不足
节点 CPU / 节点数量跟踪 Pod 需求;空节点不应长时间滞留
Runner 管理器 CPU/RAM相对于 Job Farm 保持平稳且较小
按每周小时计的云账单切换后,安静时段明显更便宜

如果夜间 Pod 数量下降但节点账单没有下降,那么需要调整的是缩容设置——而不是 GitLab。

11. 固定 VM 与 Kubernetes 执行器(决策表)

固定运行器 VMKubernetes 执行器 + 自动扩缩
容量单位整台机器,始终分配每任务一个 Pod(可选节点)
周一高峰排队或超额购买 VM提高并发 + 扩展节点
夜间/周末VM 保持运行仍计费Pod 消失;节点可离开
CPU / RAM / 存储浪费空闲时结构性浪费默认回收
漂移/"在运行器 3 上有效"常见减少(默认临时)
运维复杂度初始较低较高(需要集群技能)

仅在您确实拥有平稳的 24×7 需求或存在禁止使用集群的限制时,才选择固定 VM。所有其他人拥有尖峰式人工驱动流水线,都在支付"家具税"。

12. 您并未放弃的内容

自动扩缩并不意味着"失去控制"。您仍然可以设置并发数、允许镜像、DinD 权限、网络策略和注册范围。关键在于在保留这些控制的同时,让未使用的容量蒸发——与通俗语言文章中的保证相同,现在通过 RBAC、命名空间和独立的运行器发布来强制执行。

13. 运行清单

  1. Pin 操作者/图表版本;升级时需谨慎。
  2. 轮换 runner 令牌;在发布前从任何脚本中清除 lab 令牌。
  3. 隔离命名空间:GitLab 系统与 runner 任务。
  4. 监控待处理的 pods——待处理数量上升意味着峰值时并发或节点容量不足。
  5. 监控空闲节点小时数——节点在夜间持续空闲意味着缩容延迟或池策略需要调整。
  6. 将特权 runner 限制为确实需要它们的任务。
  7. 独立于 runner 弹性对 GitLab 进行备份。
  8. 弹性 CI 上线后,按每周小时审查账单——夜间和周末的费用应明显下降。

14. 适用对象

  • 在 Kubernetes 上实施 GitLab CI 的平台工程师和 SRE。
  • 用 executor pods 替代常驻 runner VM 的 DevOps 负责人。
  • 需要 CI 像按使用量计费的公用事业而非固定家具的工程与财务合作伙伴。

15. 官方 GitLab 文档

这些页面是上述 Helm 部署和扩展行为的权威参考。版本变更时,请优先参考这些页面而非博客文章。

Kubernetes 上的 GitLab Server

  • 安装 GitLab Operator— 培训演示中使用的 Operator + Helm 安装路径。
  • GitLab Helm 图表— 顶层图表文档。
  • 使用 Helm 图表安装 GitLab— 通过图表而非 Operator 部署 GitLab 时。
  • gitlab-runner 子图表(GitLab 图表)— 主图表中与 GitLab 捆绑的 runner(区别于独立的 runner 图表)。

GitLab Runner Helm 图表

  • 使用 Helm 图表安装 GitLab Runner—helm repo add gitlab,安装/升级,OCI 图表说明。
  • 配置 GitLab Runner Helm 图表—concurrent,配置模板,RBAC,缓存,镜像选择。
  • gitlab-runner 图表values.yaml— 完整默认值(包括可选的 HPA 占位符)。

Kubernetes 执行器和自动伸缩

  • Kubernetes 执行器— 作业 Pod、辅助组件、服务(如 DinD)、资源请求、RBAC 动词。
  • 配置自动伸缩(Kubernetes 执行器/图表)— 暂停 Pod、[runners.kubernetes.autoscaler],周期策略(夜间/周末空闲)。
  • 自动伸缩 GitLab Runner— 通用自动伸缩模型(也涵盖分布式缓存)。
  • 规划和管理工作队— 工作队级别的伸缩和运维。
  • 高级配置(config.toml)— 嵌入在 Helmrunners.config中的全局concurrent和执行器部分。

GitLab 中的 CI 作业、构建和 Runner 设置

  • 在 GitLab 中配置 Runner— 注册、标签、run-untagged、受保护的 Runner。
  • 使用 Docker 在 CI 中构建镜像— DinD 和替代方案(当privileged/ Docker 服务在 Runner 配置中启用时相关)。

为夜间和周末成本控制,结合:(1) Kubernetes 执行器作业 Pod 缩至零,(2) 图表concurrent和自动伸缩器策略配合非高峰时段idle_count = 0,以及 (3) 集群/节点自动伸缩使空闲节点离开池 — 如第 6–7 节所述。

16. 回到视频和仓库

YouTube 课程 —约 20 分钟完成 GitLab。使用 Kubernetes自动扩展 GitLab Runner 工作负载,展示了 Kubernetes 上的 GitLab、通过 Helm 的 Runner,以及超大规模成本方案:动态创建和销毁基础设施,让您无需为空闲的夜晚和周末支付峰值费用。请使用本仓库中的课程构建提示gitlab-runners-k3s-hyperscale-course.prompt.md,以上方官方文档作为版本化权威来源。对于同一理念的面向非技术人员的表述,请参阅停止为空闲 CI 付费。

结语

Kubernetes 不仅托管 GitLab Runner。正确使用它,将改变 CI 的经济模式:按需创建、空闲时销毁、人类下班时回收 CPU/内存/存储。这就是超大规模模式——任何愿意以常驻集群换取队列式 Pod 的团队均可采用。

从观看视频开始,在实验室中搭建操作节点和 Runner Helm,开启节点自动扩展,然后查看周六的账单是否终于安静了。

由Workstation发布。

分享这篇文章

更多 Technology 内容

AI Is a Five-Layer Cake: What AI Is, How It Works and Why Every Layer Matters

AI Is a Five-Layer Cake: What AI Is, How It Works and Why Every Layer Matters

Jensen Huang's framework explained: energy, chips, infrastructure, models and applications, how each layer depends on the ones below, and what it means for your business.

阅读更多
Jensen Huang on Building the Dynamo of the Intelligence Age: AI Factories, Tokens and Jobs

Jensen Huang on Building the Dynamo of the Intelligence Age: AI Factories, Tokens and Jobs

Notes on NVIDIA founder Jensen Huang's Sequoia Capital interview: why computing is moving from retrieval to generation, why AI factories are this era's dynamos, and why AI changes tasks rather than erasing jobs.

阅读更多
Installing the NVIDIA Container Toolkit: Docker, containerd, CRI-O, Podman and Kubernetes

Installing the NVIDIA Container Toolkit: Docker, containerd, CRI-O, Podman and Kubernetes

Install the toolkit with apt, dnf or zypper, configure every container engine, use CDI, test GPU access, and fix the errors you will meet, with advice for running it across a fleet.

阅读更多