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Études de cas

KPU : environnements d'apprentissage GPU au-delà du laboratoire

Une architecture infonuagique et un engagement de validation de principe ont évalué les bureaux virtuels compatibles GPU pour les charges de travail des arts du divertissement de l'Université polytechnique de Kwantlen.

  • Commanditaires exécutifs
  • Gestionnaires TI
  • Gestionnaires de projet
  • Architectes et responsables de l’ingénierie
Architecture conceptuelle

Exigences pédagogiques performantes

La faculté des arts du divertissement de l'université polytechnique de Kwantlen avait besoin d'un moyen pratique pour prendre en charge les applications à forte intensité graphique et les systèmes 3D pour les étudiants et les professeurs. Le coût et les efforts de fonctionnement d'un environnement GPU VDI sur site étaient des contraintes centrales.

Coût, accès et capacité

La conception devait prendre en compte l'expérience d'application et le coût de la fourniture de sessions GPU. Passer à un infonuagique unique sans évaluer la capacité et la redondance ne suffirait pas à établir un modèle opérationnel acceptable.

L'architecture dans son contexte

Architecture conceptuelle

Architecture conceptuelle illustrant les limites décisionnelles. Elle ne représente pas un environnement client.

Le travail livré

  • Analyse de l'état actuel des exigences pédagogiques à forte intensité graphique.
  • Conception de solutions à travers les options AWS, Azure et Google Cloud appropriées.
  • Évolutivité, redondance et analyse des coûts.
  • Une preuve de concept pour évaluer l’approche cible.

Automatisation et capacité alternative

Le récit du projet décrit le calcul GPU accessible via des bureaux virtuels, Azure étant considéré comme une plate-forme alternative lorsque l'allocation de capacité AWS a été retardée. Terraform et Ansible ont pris en charge la configuration d'infrastructure reproductible.

La leçon utile de l’architecture est d’évaluer ensemble la capacité, l’accès et l’effort d’exploitation. Un fournisseur secondaire introduit sa propre identité, ses données et ses dépendances de support qui doivent être validées.

Valeur de l'approche

  • Une base plus claire pour évaluer le coût et la capacité des postes de travail infonuagique GPU.
  • Pratiques d’approvisionnement et de configuration reproductibles.
  • Une architecture destinée à améliorer l’accès des étudiants/professeurs à des applications exigeantes.
  • Un point de départ éprouvé pour les décisions opérationnelles et de redondance.

Appliquer la leçon

Utilisez des applications pédagogiques, des appareils utilisateur et des conditions de réseau représentatives dans une preuve de concept. Convenez de ce à quoi ressemble une session réussie et de la manière dont les données, le support et la capacité seront gérés pendant la durée.

Foire aux questions

Questions et réponses

À quel environnement pédagogique le projet s’est-il adressé ?

Le cas source décrit la faculté des arts du divertissement de l’Université polytechnique de Kwantlen, ses applications graphiques et ses systèmes 3D.

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Une autre institution devrait-elle s’attendre au même résultat en termes de coûts ?

Aucune épargne fixe n’est supposée. Les licences d'application, les modèles de session, la capacité du infonuagique, l'accès aux données et les choix de redondance déterminent l'économie d'un autre environnement.

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Pourquoi commencer par une preuve de concept ?

Il fournit des preuves de l’expérience des applications et des contraintes opérationnelles avant un déploiement plus large. Ces preuves peuvent modifier à la fois l’architecture et les hypothèses de coûts.

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Un point de départ plus clair

Votre prochaine décision infonuagique commence ici.

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