Nutanix hat die allgemeine Verfügbarkeit von Nutanix Enterprise AI (NAI) 2.8 zusammen mit der bevorstehenden Veröffentlichung der Nutanix Kubernetes Platform (NKP) 2.19 bekanntgegeben. Die Updates zielen darauf ab, die Lücke zwischen bestehenden virtualisierten Umgebungen und modernen containerisierten KI-Workloads zu schließen. Durch die Implementierung einer dualen nativen Architektur ermöglicht Nutanix Unternehmen, virtuelle Maschinen und containerisierte KI-Anwendungen parallel auf der bestehenden Infrastruktur auszuführen . Dadurch wird der Bedarf an separaten Infrastruktursilos oder der Migration von Daten über komplexe Netzwerkschichten hinweg minimiert.
„KI für Unternehmen sollte Kunden nicht dazu zwingen, ihre bestehenden Geschäftssysteme neu aufzubauen“, sagte Thomas Cornely, EVP Produktmanagement bei Nutanix. Der duale Ansatz des Unternehmens ist darauf ausgelegt, ein einheitliches Management und eine konsistente Governance über VMs, Container und KI-Frameworks hinweg zu gewährleisten und so eine nahezu hardwarenahe Ausführung auf virtualisierten Systemen bei gleichzeitiger Beibehaltung der architektonischen Flexibilität zu ermöglichen.
Nutanix Enterprise AI 2.8 Architektur und Funktionen
NAI 2.8 bietet eine einheitliche Managementebene für die Bereitstellung, Steuerung und Skalierung großer Sprachmodelle (LLMs) und agentenbasierter Workflows in hybriden Umgebungen. Die Steuerungsebene ermöglicht die zentrale Transparenz des Tokenverbrauchs, bietet integrierte Überwachungsmetriken und Model-as-a-Service-Funktionalität.
Um agentenbasierte KI-Frameworks zu unterstützen, stellt die Plattform ein allgemein verfügbares Model Context Protocol (MCP)-Gateway bereit. Dieses Gateway dient als standardisierte Zugriffsschicht für KI-Agenten, um ohne individuelle Anpassungen mit externen Tools und Unternehmensdatensätzen zu interagieren. Ein zugehöriger MCP-Server für die Nutanix Cloud Platform (NCP) ermöglicht Agenten einen sicheren und kontrollierten Zugriff auf von Nutanix verwaltete Infrastrukturressourcen.
Auf der Rechen- und Bereitstellungsseite bietet NAI 2.8 zusätzliche Multi-GPU-Funktionen für private Inferenz und Feinabstimmung. Hoher Durchsatz wird durch Tensor-Parallelität auf verteilten Knoten erreicht, ergänzt durch Batch-Verarbeitung und spekulative Dekodierung. Die spekulative Dekodierung nutzt schlanke Entwurfsmodelle, um die Latenz der Token-Generierung um bis zu 2.5-mal zu reduzieren, ohne die Modellgenauigkeit zu beeinträchtigen. Zur Modellanpassung führt die Plattform Parameter-Efficient Fine-Tuning with Low-Rank Adaptation (LoRA) für Modelle mit weniger als 8 Milliarden Parametern ein. Dadurch können Unternehmen Adapter mit domänenspezifischen Daten auf Einzel-GPU-Instanzen trainieren und direkt in Produktions-Pipelines einsetzen.
Die Sicherheitskontrollen in NAI sind so strukturiert, dass sie agentenbasierte Workloads isolieren und ein Ausbrechen von Modellen verhindern. Die Plattform erzwingt ein detailliertes Identitäts- und Zugriffsmanagement (IAM), benutzerdefinierte rollenbasierte Zugriffskontrollen, Beschränkungen für die gemeinsame Nutzung von Modellen und volle Unterstützung für vom Netzwerk getrennte NVIDIA NIM-Bereitstellungen.
Nutanix Kubernetes Platform 2.19 Ergänzungen
Die kommende Version NKP 2.19 konzentriert sich auf die Standardisierung von Kubernetes-Operationen in Bare-Metal- und virtualisierten Umgebungen. Die Plattform hat die offizielle CNCF-Zertifizierung für Kubernetes-KI-Konformität erhalten, wodurch die API-Standardisierung für die KI-Orchestrierung in Unternehmen bestätigt wird.
Mit diesem Release wird NKP Metal eingeführt, das die Prinzipien des hyperkonvergenten Infrastrukturmanagements auf Bare-Metal-Kubernetes anwendet. Dies umfasst die automatisierte Bereitstellung von Betriebssystemen, Firmware und Container-Laufzeitkomponenten sowie nativem persistentem Speicher. Für virtualisierte Bereitstellungen integriert sich NKP Full Stack auf Nutanix AHV in Nutanix Flow, um Mikrosegmentierung und Sandboxing auf Netzwerkebene zu erzwingen. Dadurch werden KI-Agenten isoliert und laterale Bewegungen im Netzwerk verhindert.
NKP 2.19 bietet außerdem einen kuratierten KI-Anwendungskatalog für die automatisierte Bereitstellung von Frameworks wie Kubeflow, Milvus und Slurm. Das Hardware-Ressourcenmanagement wurde mit validierten GPU-Integrationsprofilen und dynamischer Hardwarezuweisung aktualisiert.
Speicherarchitektur und Partnerprogramme
Der Speicherdurchsatz ist weiterhin eine entscheidende Voraussetzung für die nachhaltige Recheneffizienz von GPUs. Um hochgradig parallele Trainings- und Inferenzpipelines zu unterstützen, hat Nutanix Unified Storage (NUS) die NVIDIA-Zertifizierung auf Unternehmensebene erhalten. Die validierte Architektur bietet latenzarme, linear skalierende Datenpfade, um die Auslastung der Beschleunigerpipelines auch bei verteilten Workloads zu gewährleisten.
Parallel zu den Plattformaktualisierungen startete Nutanix das Programm „Powered by Nutanix: Verified Services“ und gab die allgemeine Verfügbarkeit von Service Provider (SP) Central bekannt. SP Central bietet eine mandantenfähige Steuerungsebene, die es Managed Service Providern ermöglicht, Infrastruktur-, Container- und KI-Dienste im Rahmen flexibler Lizenzmodelle bereitzustellen, zu betreiben und zu monetarisieren.
NAI 2.8 und SP Central sind ab sofort verfügbar, NKP 2.19 wird in Kürze veröffentlicht.
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