Otimização da GPU com o IBM Turbonomic
Aprimoramento do desempenho e maximização da eficiência na otimização da GPU
Ilustração da otimização de GPU do IBM Turbonomic
Libere o verdadeiro desempenho com a otimização da GPU

Conforme cresce a demanda por unidades de processamento gráfico (GPU) avançadas para atender a aprendizado de máquina, IA, streaming de vídeo e visualização 3D, é fundamental garantir o desempenho e maximizar a eficiência.

O IBM® Turbonomic é uma plataforma de software dinâmica para o gerenciamento de recursos de aplicações de TI, dedicada à otimização de cargas de trabalho da GPU para promover a eficiência máxima sem sacrificar o desempenho e com o menor custo.

O Turbonomic tem o compromisso de desenvolver serviços de otimização da GPU para proporcionar insights de desempenho e gerar ações para atingir as metas de desempenho e de eficiência das aplicações.

Benefícios Otimização de desempenho

A otimização do uso da GPU ajuda as aplicações a utilizar plenamente o potencial computacional avançado, levando a respostas mais rápidas e uma experiência mais fluida.

Eficiência dos recursos

As GPUs consomem muitos recursos, incluindo gráficos de engenharia 3D, cargas de trabalho de IA generativa etc. A otimização adequada com base na demanda reduz o desperdício de recursos e o custo de execução das cargas de trabalho que fazem uso intensivo de gráficos na nuvem.

Sustentabilidade

Quando utilizadas da maneira adequada, as cargas de trabalho promovem eficiência energética e de custos, reduzindo o desperdício de recursos e melhorando o consumo de energia para reduzir o impacto de carbono.

Nosso compromisso em melhorar a otimização das GPUs
Otimização da GPU no data center

O Turbonomic utiliza a análise inteligente de forma dinâmica para otimizar a CPU, a memória, a rede e o armazenamento. Isso otimiza a utilização dos recursos da GPU conforme o necessário e reforça o desempenho das aplicações de cargas de trabalho com uso intensivo de gráficos.

 


Otimização da GPU em nuvem pública

O Turbonomic aproveita os insights de IA para garantir que a CPU, a memória, a rede e o armazenamento recebam os recursos necessários para execução de instâncias baseadas em GPU utilizadas para cargas de trabalho com uso intensivo de gráficos. Por sua vez, isso mantém o desempenho e reduz os custos por meio da redução do desperdício de recursos.


Otimização de cargas de trabalho de IA generativa do Kubernetes e Red Hat OpenShift

As cargas de trabalho de IA generativa exigem enorme poder de processamento da GPU para operar com níveis eficientes de desempenho. O Turbonomic está atuando para otimizar os recursos da GPU e garantir que as cargas de trabalho da IA generativa atendam aos padrões de desempenho e maximizem a eficiência da otimização de recursos e custos.

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