Optimice las cargas de trabajo de IA en la nube, on-premises y contenedores con Turbonomic. Automatice las decisiones de recursos para garantizar el rendimiento del modelo de IA y la GPU.
Beneficios
Mejore la eficiencia y el rendimiento de su GPU
Las cargas de trabajo de IA generativa exigen enormes recursos de GPU. Turbonomic optimiza la asignación de cargas de trabajo de GPU en Kubernetes y Red Hat OpenShift para garantizar que las cargas de trabajo de inferencia de modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) de IA generativa cumplan los objetivos de nivel de servicio (SLO) y los estándares de rendimiento definidos, al tiempo que maximiza el uso, la eficiencia y el coste de las GPU.
Turbonomic aplica análisis basados en la GPU para colocar y optimizar de forma dinámica las máquinas virtuales que requieren la aceleración de la GPU. Al reconocer las configuraciones de vGPU y passthrough, garantiza que las cargas de trabajo se ejecuten únicamente en hosts compatibles que dispongan de capacidad disponible. Esto evita interrupciones, protege el rendimiento de las aplicaciones y permite a las organizaciones aumentar la densidad de la carga de trabajo sin sacrificar la fiabilidad.
Las cargas de trabajo de IA generativa exigen enormes recursos de GPU. Turbonomic optimiza la asignación de cargas de trabajo de GPU en Kubernetes y Red Hat OpenShift para garantizar que las cargas de trabajo de inferencia de modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) de IA generativa cumplan los objetivos de nivel de servicio (SLO) y los estándares de rendimiento definidos, al tiempo que maximiza el uso, la eficiencia y el coste de las GPU.
Turbonomic aplica análisis basados en la GPU para colocar y optimizar de forma dinámica las máquinas virtuales que requieren la aceleración de la GPU. Al reconocer las configuraciones de vGPU y passthrough, garantiza que las cargas de trabajo se ejecuten únicamente en hosts compatibles que dispongan de capacidad disponible. Esto evita interrupciones, protege el rendimiento de las aplicaciones y permite a las organizaciones aumentar la densidad de la carga de trabajo sin sacrificar la fiabilidad.
más disponibilidad de GPU inactiva. Descubra cómo IBM BAM duplicó el rendimiento de la GPU y redujo las necesidades de hardware con automatización inteligente.
Recursos
Turbonomic protagonizó el "Inside the Blueprint" en Bloomberg y FOX Business.
Es la capacidad de emparejar automáticamente los recursos de la GPU con la demanda de carga de trabajo on-premises, la nube y los contenedores. Esto garantiza que sus aplicaciones de IA siempre funcionen manteniendo los costes bajo control.
Turbonomic analiza continuamente la demanda de GPU, CPU y memoria en los centros de datos, la nube y Kubernetes. Automatiza la colocación, el escalado y el ajuste del tamaño para que las cargas de trabajo de la IA cumplan los objetivos de rendimiento sin sobreaprovisionar los recursos.
Turbonomic coloca las cargas de trabajo de la GPU solo en hosts compatibles con capacidad disponible. Esto evita problemas de rendimiento y le ayuda a obtener más valor del hardware existente.
En AWS y Azure, Turbonomic redimensiona continuamente las instancias de GPU para que solo pague por lo que utiliza. También elimina el desperdicio al reducir o trasladar las cargas de trabajo de las instancias de GPU inactivas.
Sí. Turbonomic optimiza la inferencia de IA generativa en Kubernetes y OpenShift escalando los servicios en función de la GPU y las métricas de la aplicación. Garantiza que se cumplan los objetivos de latencia y rendimiento mientras mejora la utilización de la GPU.
Turbonomic monitoriza los recursos de GPU en los niveles de servicio de máquinas virtuales, nodos y contenedores. Automatiza la colocación segura de VM on-prem y escala las cargas de trabajo de inferencia Kubernetes, mejorando la eficiencia en entornos híbridos y multinube.
Sí. Turbonomic dimensiona correctamente las instancias de GPU en la nube pública, coloca y consolida de forma segura las cargas de trabajo de GPU en los centros de datos y escala las cargas de trabajo de inferencia de Kubernetes en función de los SLO. Al alinear la oferta con la demanda, reduce el gasto innecesario mientras mantiene el rendimiento para las cargas de trabajo de IA.
El equipo de Big AI Models de IBM aumentó la disponibilidad de GPU inactiva en 5,3 veces y duplicó el rendimiento, todo ello manteniendo los objetivos de latencia. Eso significa una innovación más rápida a un coste menor.