2020年5月21日：青云日前宣布，其容器公有云服务QKE（QingCloud KubeSphere Engine）再次升级，新增 GPU 计算节点与 CPU 指令集配置，可以更轻松地处理大规模并发计算，高效、低延迟地完成推理类场景、深度学习、机器学习、图像识别中的计算任务，轻松承载 AI 人工智能应用的开发与运行。基于此，青云QingCloud将为企业构建 AI 生态提供更为坚实的基础支撑。
随着数字经济的不断发展， 企业数字化已经是大势所趋。因此，企业需要更为灵活、敏捷的IT架构，帮助自己重构开发运维流程，最大程度提高应用开发效率并降低IT生产环境运维成本。同时，容器技术日渐兴起，有效联合了过去各自独立的IT开发与运维环节，切实帮助企业快速构建云原生应用，实现微服务和 DevOps 落地，从而加快业务创新迭代。
早在2016年，青云QingCloud便率先推出业界首创的、采用一套架构同时支持虚拟主机和容器主机的技术；2018年7月，青云QingCloud推出KubeSphere容器平台，并于同年12月13日开启公测，以帮助用户快速构建、部署与运维容器架构。2019年6月，青云QingCloud将 KubeSphere 在公有云平台交付，为企业提供容器云（QKE）服务。
青云QingCloud旗下KubeSphere容器平台基于 Kubernetes 构建，提供托管的原生Kubernetes集群、极简的人机交互实现CI/CD、微服务、以及集群运维管理，能够帮助用户实现极简开发、强劲支持和高效交付，从而更敏捷地构建云原生应用，并可一站式实现应用全生命周期的统一管理。KubeSphere容器平台一经问世便广受好评，在银行、保险、制造、互联网等行业的生产环境中都得以顺利部署应用并产生价值。
相较于原生的 Kubernetes 集群，KubeSphere提供了更多完善易用的开发工具集，能够实现极简开发、强劲支持和高效交付，可以帮助用户解除核心业务开发以外的平台工作负担。如果企业没有数据中心，则可以在 QingCloud 公有云上直接使用 QKE，一站式获得从 IaaS 到 PaaS 的全栈容器服务。
此次QKE升级，一方面支持新增了GPU 计算节点与 CPU 指令集的配置，能高效完成机器学习、深度学习、图像识别等 AI 计算任务，高性能地承载企业大规模并行计算需求。同时还新增无感热升级功能，通过滚动升级的方式，令主机在无需停机、应用无需停服的状态下完成升级，有效保障企业业务的连续性。
青云QingCloud作为一家以技术见长的企业级云服务商，认准了容器技术的价值与未来。在新基建浪潮下，青云QingCloud还将继续优化云端技术，加速企业云原生转型，并不断将技术沉淀与最佳实践融入到数字世界的愿景中，为容器生态的构建、人工智能时代的加速，以及数字世界的最终实现贡献力量。
