5 Möglichkeiten, wie IBM Turbonomic die GPU-Optimierung transformiert

14. Mai 2025

Autor

Jason Shaw

Distinguished Technical Specialist, Sr. Product Management Leader

IBM

Grafikprozessoren (GPUs) sind für die Unterstützung von KI, maschinellem Lernen und Hochleistungs-Workloads unverzichtbar geworden. Da Unternehmen bestrebt sind, das volle Potenzial ihrer GPU-Investitionen freizuschalten, führt IBM Turbonomic bahnbrechende GPU-Optimierungsfunktionen ein. Wir freuen uns, Ihnen unsere neueste Funktion vorstellen zu können, die das GPU-Management transformiert, die Leistung steigert, die Effizienz maximiert und die Ressourcenoptimierung optimiert.

1. Intelligente GPU-Optimierung

Die fortschrittlichen Algorithmen und Analysen von Turbonomic durchsuchen GPU-Nutzungsmuster und passen Ressourcen dynamisch an, um eine optimale Leistung zu gewährleisten. Durch das Verstehen von Workload-Anforderungen und Ressourcenbeschränkungen liefert Turbonomic intelligente Empfehlungen für die GPU-Zuweisung, die Verschwendung minimiert und die Auslastung maximiert.

2. Echtzeit-Transparenz und Analysen

Die neuen GPU-Optimierungs-Funktionen bieten umfassende Echtzeit-Einblicke in die GPU-Ressourcen in Ihrer gesamten Infrastruktur. Nutzen Sie die intuitiven Dashboards und anpassbaren Berichte von Turbonomic, um tiefe Einblicke in die Leistung zu erhalten, Engpässe zu erkennen und datengestützte Entscheidungen für die Ressourcenoptimierung zu treffen.

3. Nahtlose Integration mit Container-Orchestratoren

Die GPU-Optimierungsfunktionen von Turbonomic lassen sich nahtlos in Kubernetes und Red Hat OpenShift integrieren. Diese Integration ermöglicht die automatische Erkennung von Gen KI LLM-Inferencing-Workload und deren Skalierung, um die verfügbaren GPUs basierend auf den Workload-Anforderungen besser zu nutzen und so eine konsistente Leistung und Maximierung der Ressourceneffizienz in Ihren containerisierten Umgebungen zu gewährleisten.

4. Proaktive Benachrichtigungen und Automatisierung  

Seien Sie möglichen GPU-bezogenen Problemen mit dem proaktiven Warnsystem von Turbonomic einen Schritt voraus. Erhalten Sie Benachrichtigungen über potenzielle Engpässe, Unterauslastung oder Leistungsabfall, um sofortige Maßnahmen zu ergreifen und eine optimale GPU-Leistung aufrechtzuerhalten. Darüber hinaus optimieren die Automatisierungsfunktionen von Turbonomic die Ressourcenrückgewinnung, indem sie sicherstellen, dass inaktive GPUs zur Neuzuweisung in den Pool zurückgegeben werden, wodurch die Nutzung der Ressourcen maximiert wird.

5. Kostenoptimierung und ROI-Verbesserung

Durch die intelligente Optimierung von GPU-Ressourcen in der Cloud hilft Turbonomic Unternehmen dabei, unnötige Ausgaben für ungenutzte oder nicht ausgelastete GPU-Instanzen zu reduzieren. Mit der verbesserten Platzierung von vGPU-fähigen On-Prem-VMs stellt Turbonomic sicher, dass diese VMs auf Hosts verschoben werden, die über verfügbare GPU-Kapazität verfügen, um eine optimale Ressourcenzuweisung und -nutzung zu gewährleisten.  Unternehmen können einen besseren Return-on-Investment (ROI) für ihre GPU-intensiven Workloads und Anwendungen erzielen und ihre Budgets effektiver zuweisen.

Machen Sie einen Sprung nach vorne mit der GPU-Optimierung von IBM Turbonomic

Die GPU-Optimierungsfunktionen von IBM Turbonomic stellen einen großen Fortschritt bei der Verwaltung und Optimierung von GPU-Ressourcen über verschiedene Workloads dar. Durch die Nutzung analytischer Erkenntnisse, Echtzeitanalysen und nahtloser Integration mit hybriden Umgebungen können Organisationen unvergleichliche Leistung, Effizienz und Kosteneinsparungen freischalten. Erleben Sie die Zukunft des GPU-Managements mit Turbonomic und bringen Sie Ihr Unternehmen auf ein neues Niveau.

Wenn Sie mehr über die Funktionen der GPU-Optimierung von IBM Turbonomic erfahren möchten und erfahren möchten, wie Ihr Unternehmen davon profitieren kann, fordern Sie noch heute eine kostenlose Testversion oder Demo an.

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