Aprimoramento do desempenho e maximização da eficiência na otimização da GPU
A plena utilização do potencial computacional avançado da sua aplicação resulta em respostas mais rápidas e experiências mais fluidas.
As GPUs consomem muitos recursos. A otimização automatizada reduz o desperdício e os custos ao executar cargas de trabalho intensivas na nuvem.
Cargas de trabalho eficazes melhoram a eficiência energética, diminuem o desperdício de recursos e reduzem o impacto de carbono, promovendo a economia nos custos.
Aumente a eficiência e o desempenho de sua GPU
O Turbonomic utiliza sua análise de dados inteligente para otimizar de forma dinâmica e permanente a utilização das VMs com os recursos de GPU conforme necessário. Isso ajuda a garantir o desempenho das aplicações que exigem GPUs e a garantir que elas sejam colocadas no host com uma capacidade de processamento suficiente.
O Turbonomic usa seus insights analíticos inteligentes para considerar também métricas de GPU em sua análise de instâncias baseadas em GPU, a fim de garantir que elas estejam executando o tipo ideal de instância baseada em GPU para proporcionar o melhor desempenho e o menor custo.
As cargas de trabalho de IA generativa demandam um enorme poder de processamento de GPU para operar com níveis eficientes de desempenho. O Turbonomic está atuando para otimizar os recursos de GPU e garantir que as cargas de trabalho de inferência de LLMs de IA generativa atendam aos objetivos de nível de serviço (SLO) definidos e aos padrões de desempenho, ao mesmo tempo em que maximiza o uso, a eficiência e o custo das GPUs.
O Turbonomic utiliza sua análise de dados inteligente para otimizar de forma dinâmica e permanente a utilização das VMs com os recursos de GPU conforme necessário. Isso ajuda a garantir o desempenho das aplicações que exigem GPUs e a garantir que elas sejam colocadas no host com uma capacidade de processamento suficiente.
O Turbonomic usa seus insights analíticos inteligentes para considerar também métricas de GPU em sua análise de instâncias baseadas em GPU, a fim de garantir que elas estejam executando o tipo ideal de instância baseada em GPU para proporcionar o melhor desempenho e o menor custo.
As cargas de trabalho de IA generativa demandam um enorme poder de processamento de GPU para operar com níveis eficientes de desempenho. O Turbonomic está atuando para otimizar os recursos de GPU e garantir que as cargas de trabalho de inferência de LLMs de IA generativa atendam aos objetivos de nível de serviço (SLO) definidos e aos padrões de desempenho, ao mesmo tempo em que maximiza o uso, a eficiência e o custo das GPUs.
Recursos
O IBM Turbonomic foi tema do "Inside the Blueprint", na Bloomberg e na FOX Business.
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