借助 Turbonomic，在公有云、本地环境与容器中优化 AI 工作负载。自动化资源决策，保障 AI 模型与 GPU 性能。
优势
提高 GPU 效率和性能
生成式 AI 工作负载需要海量 GPU 资源。Turbonomic 会在 Kubernetes 与 Red Hat OpenShift 环境中优化 GPU 工作负载分配，确保生成式 AI 大语言模型推理工作负载满足既定服务等级目标 (SLO) 与性能标准，同时最大化 GPU 利用率、运行效率与成本效益。
Turbonomic 运用 GPU 感知分析技术，动态部署并优化需要 GPU 加速的 VM。通过识别 vGPU 和物理透传配置，确保工作负载仅在具备可用容量且兼容的主机上运行。这可以防止中断，保护应用程序性能，并允许组织在不牺牲可靠性的情况下提高工作负载密度。
生成式 AI 工作负载需要海量 GPU 资源。Turbonomic 会在 Kubernetes 与 Red Hat OpenShift 环境中优化 GPU 工作负载分配，确保生成式 AI 大语言模型推理工作负载满足既定服务等级目标 (SLO) 与性能标准，同时最大化 GPU 利用率、运行效率与成本效益。
Turbonomic 运用 GPU 感知分析技术，动态部署并优化需要 GPU 加速的 VM。通过识别 vGPU 和物理透传配置，确保工作负载仅在具备可用容量且兼容的主机上运行。这可以防止中断，保护应用程序性能，并允许组织在不牺牲可靠性的情况下提高工作负载密度。
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资源
Turbonomic 亮相彭博社与福克斯商业频道 Inside the Blueprint 栏目。
这是一种能够在本地环境、云端和容器中，自动将 GPU 资源与工作负载需求进行匹配的能力。此举可确保您的 AI 应用始终保持良好性能，同时将成本控制在合理范围内。
Turbonomic 持续分析数据中心、云端和 Kubernetes 对 GPU、CPU 和内存的需求。它可自动完成部署调度、弹性扩缩容与资源合理配置，确保 AI 工作负载达成性能目标，同时避免资源过度配置。
Turbonomic 仅将 GPU 工作负载部署到具备可用容量且兼容的主机上。这能有效避免性能问题，同时帮助您从现有硬件中挖掘更多价值。
在 AWS 和 Azure 环境中，Turbonomic 持续优化 GPU 实例配置，确保您仅为实际使用的资源付费。同时，它通过缩减闲置 GPU 实例规模或迁移其上的工作负载，彻底杜绝资源浪费。
是的。Turbonomic 通过基于 GPU 和应用指标对服务进行弹性扩缩容，优化 Kubernetes 和 OpenShift 环境中的生成式 AI 推理工作负载。它确保实现延迟和吞吐量目标，同时提高 GPU 利用率。
Turbonomic 在虚拟机、节点和容器服务级别监控 GPU 资源。它可自动安全部署本地虚拟机，并对 Kubernetes 推理负载进行扩缩容，提升混合云与多云环境的整体效率。
是的。Turbonomic 优化公有云 GPU 实例配置，安全调度并整合数据中心 GPU 负载，并基于 SLO 对 Kubernetes 推理负载实现弹性扩缩容。通过供需匹配，在保障 AI 工作负载性能的同时，降低不必要的开支。
IBM 大 AI 模型团队将闲置 GPU 可用量提升 5.3 倍，吞吐量翻倍，且全程保持延迟指标达标。这意味着更快的创新速度和更低的成本。