14 mai 2025
Les processeurs graphiques (GPU) sont devenus indispensables pour alimenter les workloads d’IA, de machine learning et de calcul haute performance. Alors que les entreprises s'efforcent de déverrouiller tout le potentiel de leurs investissements GPU, IBM Turbonomic propose des capacités révolutionnaires. Nous sommes ravis de vous présenter notre dernière fonctionnalité, conçue pour transformer la gestion du GPU, améliorer les performances, maximiser l’efficacité et rationaliser l’optimisation des ressources.
Les algorithmes avancés et l'analytique de Turbonomic analysent les modèles d’utilisation du GPU et ajustent dynamiquement les ressources pour garantir une performance optimale. En comprenant les exigences de workload et des contraintes de ressources, Turbonomic fournit des recommandations intelligentes pour l'allocation du GPU, minimisant ainsi le gaspillage et maximisant l'utilisation.
Les nouvelles fonctionnalités d’optimisation du GPU offrent une visibilité complète et en temps réel de l’utilisation des ressources du GPU sur l’ensemble de votre infrastructure. Tirez parti des tableaux de bord intuitifs de Turbonomic et des rapports personnalisables pour obtenir des informations sur les performances du GPU, identifier les goulots d'étranglement et prendre des décisions fondées sur les données pour l'optimisation des ressources.
Les capacités d'optimisation du GPU de Turbonomic s'intègrent de façon fluide à Kubernetes et Red Hat OpenShift. Cette intégration permet de découvrir automatiquement les workloads d’inférence des LLM d’IA générative et de les mettre à l’échelle pour mieux utiliser les GPU disponibles en fonction des workloads, garantissant ainsi des performances constantes et une optimisation de l’efficacité des ressources dans vos environnements conteneurisés.
Gardez une longueur d’avance sur les problèmes potentiels liés au GPU grâce au système d’alerte proactive de Turbonomic. Recevez des notifications vous informant de goulots d’étranglement potentiels, de sous-utilisation ou de dégradation des performances afin de prendre des mesures immédiates et de maintenir une performance optimale du GPU. De plus, les capacités d’automatisation de Turbonomic rationalisent la récupération des ressources, en veillant à ce que les GPU inactifs soient renvoyés au pool pour réaffectation, maximisant ainsi l’utilisation des ressources.
En optimisant intelligemment les ressources GPU dans le cloud, Turbonomic aide les entreprises à réduire les dépenses inutiles sur les instances GPU inutilisées ou sous-utilisées. Grâce à un meilleur placement des machines virtuelles compatibles vGPU sur site, Turbonomic veillera à ce que ces machines virtuelles soient déplacées vers des hôtes disposant d'une capacité GPU disponible pour assurer une allocation et une utilisation optimales des ressources. Les entreprises peuvent obtenir un meilleur retour sur investissement (ROI) pour leurs workloads et leurs applications gourmandes en ressources GPU et allouer leurs budgets plus efficacement.
Les capacités d'optimisation GPU d'IBM Turbonomic représentent un bond en avant significatif dans la gestion et l'optimisation des ressources GPU sur diverses workloads. En exploitant des informations analytiques, des analyses en temps réel et une intégration transparente avec les environnements hybrides, les organisations peuvent déverrouiller des performances, une efficacité et des économies de coûts sans précédent. Adoptez l’avenir de la gestion des GPU avec Turbonomic et propulsez votre entreprise vers de nouveaux sommets.
Pour en savoir plus sur les fonctionnalités d'optimisation GPU d'IBM Turbonomic et sur les avantages qu'elles peuvent apporter à votre organisation, demandez un essai gratuit ou une démo aujourd'hui.
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