Optimieren Sie KI-Workloads in der Cloud, On-Prem und in Containern mit Turbonomic. Automatisieren Sie Ressourcenentscheidungen, um die Leistung von KI-Modellen und GPUs sicherzustellen.
Vorteile
Verbessern Sie die Effizienz und Leistung Ihres Grafikprozessors (GPU)
Generative KI-Workloads erfordern enorme GPU-Ressourcen. Turbonomic optimiert die Verteilung von GPU-Workloads über Kubernetes und Red Hat® OpenShift® hinweg, um sicherzustellen, dass Workloads für die Inferenz von Gen-AI-LLMs die festgelegten Service-Level-Ziele (SLO) und Leistungsstandards erfüllen und gleichzeitig die GPU-Auslastung, Effizienz und Kosten optimieren.
Turbonomic nutzt GPU-orientierte Analysen, um virtuelle Maschinen, die eine GPU-Beschleunigung erfordern, dynamisch zu platzieren und zu optimieren. Durch die Erkennung von vGPU- und Passthrough-Konfigurationen wird sichergestellt, dass Workloads nur auf kompatiblen Hosts mit verfügbarer Kapazität ausgeführt werden. Dies verhindert Ausfälle, sichert die Anwendungsleistung und ermöglicht es Unternehmen, die Workload-Dichte zu erhöhen, ohne dabei Abstriche bei der Zuverlässigkeit machen zu müssen.
Generative KI-Workloads erfordern enorme GPU-Ressourcen. Turbonomic optimiert die Verteilung von GPU-Workloads über Kubernetes und Red Hat® OpenShift® hinweg, um sicherzustellen, dass Workloads für die Inferenz von Gen-AI-LLMs die festgelegten Service-Level-Ziele (SLO) und Leistungsstandards erfüllen und gleichzeitig die GPU-Auslastung, Effizienz und Kosten optimieren.
Turbonomic nutzt GPU-orientierte Analysen, um virtuelle Maschinen, die eine GPU-Beschleunigung erfordern, dynamisch zu platzieren und zu optimieren. Durch die Erkennung von vGPU- und Passthrough-Konfigurationen wird sichergestellt, dass Workloads nur auf kompatiblen Hosts mit verfügbarer Kapazität ausgeführt werden. Dies verhindert Ausfälle, sichert die Anwendungsleistung und ermöglicht es Unternehmen, die Workload-Dichte zu erhöhen, ohne dabei Abstriche bei der Zuverlässigkeit machen zu müssen.
höhere Verfügbarkeit der GPU-Leerlaufleistung. Erfahren Sie, wie IBM BAM durch intelligente Automatisierung den GPU-Durchsatz verdoppelt und den Hardwarebedarf gesenkt hat.
Ressourcen
Turbonomic spielt die Hauptrolle in „Inside the Blueprint“ auf Bloomberg und FOX Business.
Es handelt sich um die Fähigkeit, GPU-Ressourcen automatisch an den Workload-Bedarf in lokalen Umgebungen, in der Cloud und in Containern anzupassen. So stellen Sie sicher, dass Ihre KI-Anwendungen stets leistungsfähig sind und die Kosten unter Kontrolle bleiben.
Turbonomic analysiert kontinuierlich die Auslastung von GPUs, CPUs und Arbeitsspeicher in Rechenzentren, der Cloud und in Kubernetes. Es automatisiert die Platzierung, Skalierung und bedarfsgerechte Anpassung, sodass KI-Workloads die Leistungsziele erreichen, ohne dass Ressourcen übermäßig bereitgestellt werden.
Turbonomic ordnet GPU-Workloads ausschließlich kompatiblen Hosts mit verfügbarer Kapazität zu. Dadurch werden Leistungsprobleme vermieden und Sie können Ihre vorhandene Hardware besser nutzen.
In AWS und Azure passt Turbonomic die Größe der GPU-Instanzen kontinuierlich an, sodass Sie nur für das bezahlen, was Sie tatsächlich nutzen. Zudem werden Verschwendungen vermieden, indem Workloads heruntergefahren oder von ungenutzten GPU-Instanzen verlagert werden.
Ja. Turbonomic optimiert die Inferenz generativer KI in Kubernetes und OpenShift, indem es Services auf der Grundlage von GPU- und Anwendungsmetriken skaliert. Es stellt sicher, dass Latenz- und Durchsatzziele erreicht werden, und verbessert gleichzeitig die GPU-Auslastung.
Turbonomic überwacht die GPU-Ressourcen auf der Ebene der virtuellen Maschinen, der Knoten und der Containerdienste. Es automatisiert die sichere Platzierung von On-Prem-VMs und skaliert Kubernetes-Inferenz-Workloads, wodurch die Effizienz in Hybrid- und Multicloud-Umgebungen gesteigert wird.
Ja. Turbonomic dimensioniert GPU-Instanzen in der Public Cloud optimal, platziert und konsolidiert GPU-Workloads sicher in Rechenzentren und skaliert Kubernetes-Inferenz-Workloads basierend auf SLOs. Durch die Abstimmung von Angebot und Nachfrage werden unnötige Kosten reduziert, während die Leistung für KI-Workloads erhalten bleibt.
Das „Big AI Models“-Team von IBM hat die Verfügbarkeit ungenutzter GPUs um das 5,3-Fache gesteigert und den Durchsatz verdoppelt, ohne dabei die Latenzziele aus den Augen zu verlieren. Das bedeutet schnellere Innovationen zu geringeren Kosten.