14 de mayo de 2025
Las unidades de procesamiento gráfico (GPU) se han vuelto indispensables para impulsar la IA, el machine learning y las cargas de trabajo informáticas de alto rendimiento. A medida que las organizaciones se esfuerzan por desbloquear todo el potencial de sus inversiones en GPU, IBM Turbonomic presenta innovadoras capacidades de optimización de GPU. Nos complace presentar nuestra última característica, diseñada para transformar la gestión de GPU, aumentar el rendimiento, maximizar la eficiencia y agilizar la optimización de recursos.
Los algoritmos y análisis avanzados de Turbonomic examinan los patrones de uso de la GPU y ajustan dinámicamente los recursos para garantizar un rendimiento óptimo. Al comprender los requisitos de la carga de trabajo y las limitaciones de recursos, Turbonomic ofrece recomendaciones inteligentes para la asignación de GPU, lo que minimiza el desperdicio y maximiza la utilización.
Las nuevas característica de optimización de GPU proporcionan una visibilidad completa y en tiempo real del uso de recursos de GPU en toda su infraestructura. Aproveche los paneles de control intuitivos y los informes personalizables de Turbonomic para obtener conocimientos profundos sobre el rendimiento de la GPU, identificar cuellos de botella y tomar decisiones basadas en datos para la optimización de recursos.
Las capacidades de optimización de GPU de Turbonomic se integran de manera fluida con Kubernetes y Red Hat OpenShift. Esta integración permite el descubrimiento automático de la carga de trabajo de inferencia LLM de IA generativa y escalarlas para utilizar mejor las GPU disponibles en función de las demandas de la carga de trabajo, garantizando un rendimiento constante y maximizando la eficiencia de los recursos en sus entornos en contenedores.
Anticípese a posibles problemas relacionados con la GPU con el sistema de alertas proactivas de Turbonomic. Reciba notificaciones sobre posibles cuellos de botella, infrautilización o degradación del rendimiento para tomar medidas inmediatas y mantener un rendimiento óptimo de la GPU. Además, las capacidades de automatización de Turbonomic agilizan la recuperación de recursos, garantizando que las GPU inactivas se devuelvan al grupo para su reasignación, maximizando la utilización de recursos.
Al optimizar de forma inteligente los recursos de GPU en la nube, Turbonomic ayuda a las organizaciones a reducir el gasto innecesario en instancias de GPU inactivas o infrautilizadas. Con la colocación mejorada de máquinas virtuales habilitadas para vGPU en las instalaciones, Turbonomic garantizará que esas máquinas virtuales se muevan a hosts que tengan capacidad de GPU disponible para garantizar una asignación y utilización óptimas de los recursos. Las empresas pueden lograr un mejor retorno de la inversión (ROI) para sus cargas de trabajo y aplicaciones con uso intensivo de GPU y asignar presupuestos de manera más efectiva.
Las capacidades de optimización de GPU de IBM Turbonomic representan un avance significativo en la gestión y optimización de los recursos de GPU en diversas cargas de trabajo. Al aprovechar los conocimientos analíticos, el análisis en tiempo real y la integración perfecta con entornos híbridos, las organizaciones pueden desbloquear un rendimiento, una eficiencia y un ahorro de costes sin precedentes. Adopte el futuro de la gestión de GPU con Turbonomic y lleve su negocio a nuevas alturas.
Para obtener más información sobre las características de optimización de GPU de IBM Turbonomic y cómo pueden beneficiar a su organización, solicite una prueba sin coste o demostración hoy mismo.
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