Optimisez les workloads de l'IA dans le cloud, sur site et dans les conteneurs avec Turbonomic. Automatisez les décisions de ressources pour garantir les performances du modèle IA et du GPU.
Avantages
Améliorez l’efficacité et les performances de vos GPU
Turbonomic évalue en permanence les indicateurs GPU tels que le nombre de GPU, la mémoire et la bande passante dans les instances AWS et Azure. Il recommande et exécute automatiquement le type d'instance le mieux adapté, garantissant ainsi aux workloads des performances optimales tout en évitant un sur-provisionnement inutile. Grâce à des contrôles des règles pour les niveaux GPU et les capacités de calcul, il garantit une prévisibilité des coûts et une cohérence des performances pour les workloads IA.
Les workloads IA générative exigent d’énormes ressources GPU. Turbonomic optimise l’allocation des workloads GPU sur Kubernetes et Red Hat® OpenShift® pour s’assurer que les workloads d’inférence des LLM d’IA générative répondent aux objectifs de niveau de service (SLO) et aux normes de performance définis tout en maximisant l’utilisation, l’efficacité et le coût du GPU.
Turbonomic utilise des analyses prenant en compte le GPU pour placer et optimiser dynamiquement les machines virtuelles nécessitant une accélération GPU. En reconnaissant les configurations vGPU et passthrough, il garantit que les workloads s'exécutent uniquement sur des hôtes compatibles disposant de capacités disponibles. Ceci évite les perturbations, protège la performance des applications et permet aux organisations d’augmenter la densité de charge de travail sans sacrifier la fiabilité.
Turbonomic évalue en permanence les indicateurs GPU tels que le nombre de GPU, la mémoire et la bande passante dans les instances AWS et Azure. Il recommande et exécute automatiquement le type d'instance le mieux adapté, garantissant ainsi aux workloads des performances optimales tout en évitant un sur-provisionnement inutile. Grâce à des contrôles des règles pour les niveaux GPU et les capacités de calcul, il garantit une prévisibilité des coûts et une cohérence des performances pour les workloads IA.
Les workloads IA générative exigent d’énormes ressources GPU. Turbonomic optimise l’allocation des workloads GPU sur Kubernetes et Red Hat® OpenShift® pour s’assurer que les workloads d’inférence des LLM d’IA générative répondent aux objectifs de niveau de service (SLO) et aux normes de performance définis tout en maximisant l’utilisation, l’efficacité et le coût du GPU.
Turbonomic utilise des analyses prenant en compte le GPU pour placer et optimiser dynamiquement les machines virtuelles nécessitant une accélération GPU. En reconnaissant les configurations vGPU et passthrough, il garantit que les workloads s'exécutent uniquement sur des hôtes compatibles disposant de capacités disponibles. Ceci évite les perturbations, protège la performance des applications et permet aux organisations d’augmenter la densité de charge de travail sans sacrifier la fiabilité.
de réduction de la disponibilité des GPU inactifs. Découvrez comment IBM BAM a doublé le débit des GPU et réduit les besoins en matériel grâce à une automatisation intelligente.
Ressources
Turbonomic figure dans « Inside the Blueprint » sur Bloomberg et FOX Business.
C’est la capacité d’adapter automatiquement les ressources GPU à la demande de workload sur site, dans le cloud et les conteneurs. Ainsi, vos applications IA sont toujours performantes tout en maîtrisant les coûts.
Turbonomic analyse en continu la demande en GPU, CPU et mémoire dans les centres de données, le cloud et Kubernetes. La solution automatise le placement, la mise à l’échelle et redimensionner afin que les workloads IA répondent aux objectifs de performance sans sur-provisionnement des Ressources.
Turbonomic répartit les workloads GPU uniquement sur des hôtes compatibles disposant de capacités disponibles. Ceci permet d'éviter les problèmes de performance et d'optimiser l'utilisation du matériel existant.
Sur AWS et Azure, Turbonomic ajuste en permanence la taille des instances GPU pour que vous ne payiez que ce que vous utilisez. Il élimine également le gaspillage en réduisant ou en déplaçant les Workload hors des instances GPU inactives.
Oui. Turbonomic optimise l'inférence générative de l'IA dans Kubernetes et OpenShift en dimensionnant les services en fonction du GPU et des métriques de l'application. Il garantit que les objectifs de latence et de débit sont atteints tout en améliorant l'utilisation du GPU.
Turbonomic surveille les ressources GPU au niveau des machines virtuelles, des nœuds et des services de conteneurs. Il automatise le placement sécurisé des machines virtuelles sur site et met à l’échelle les workloads d’inférence Kubernetes, améliorant ainsi l’efficacité dans les environnements hybrides et multicloud.
Oui. Turbonomic dimensionne correctement les instances GPU dans le cloud public, place et consolide en toute sécurité les charges de travail GPU dans les centres de données, et dimensionne les charges de travail d'inférence Kubernetes en fonction des SLO. En alignant l’offre sur la demande, il réduit les dépenses inutiles tout en maintenant les performances des workloads IA.
L'équipe Big modèles IA d'IBM a multiplié par 5,3 fois la disponibilité des GPU inactifs et doublé le débit, tout en maintenant les objectifs de latence. Cela signifie une innovation plus rapide et moins coûteuse.