gpu scheduling

Se nelle edizioni precedenti il focus principale era l'ottimizzazione dei container e la scalabilità dei microservizi tradizionali, il programma del 2026 si sposta decisamente verso il Production AI. Pianificazione e gestione delle risorse GPU: Con la diffusione massiccia dei modelli linguistici e delle reti neurali, Kubernetes e i suoi strumenti di scheduling (come Kueue e Volcano) affrontano la sfida di gestire in modo efficiente l'hardware accelerato. Agentic Workloads: L'integrazione di agenti IA autonomi all'interno delle pipeline operative e dei cluster richiede nuovi standard di sicurezza, isolamento dei processi e meccanismi di sandboxing per evitare accessi non autorizzati o falle critiche nel ciclo di vita delle applicazioni.