Améliorer les performances et décupler l’efficacité de l’optimisation du GPU
En tirant pleinement parti de la puissance de calcul avancé de votre application, vous bénéficiez de réponses plus rapides et d’expériences plus fluides.
Les processeurs graphiques sont gourmands en ressources. L’optimisation automatisée réduit les déchets et les coûts lors de l’exécution de workloads intensifs dans le cloud.
Des workloads efficaces améliorent l’efficacité énergétique, réduisent le gaspillage des ressources et diminuent l’impact carbone, favorisant ainsi la réduction des coûts.
Améliorez l’efficacité et les performances de vos GPU
Turbonomic s’appuie sur ses analyses intelligentes pour optimiser de manière dynamique et continue l’utilisation des machines virtuelles en allouant les ressources GPU en fonction des besoins. Les applications qui nécessitent des GPU bénéficient ainsi de performances optimales et sont systématiquement exécutées sur l’hôte disposant de la capacité GPU requise.
Turbonomic utilise ses analyses intelligentes pour prendre également en compte les indicateurs GPU dans son analyse des instances basées sur GPU afin que le meilleur type d’instance GPU est utilisé et de garantir des performances optimales et des coûts réduits.
Les workloads d’IA générative nécessitent une immense puissance de traitement GPU pour fonctionner à des niveaux de performance efficaces. Turbonomic s’efforce d’optimiser les ressources du GPU 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 s’appuie sur ses analyses intelligentes pour optimiser de manière dynamique et continue l’utilisation des machines virtuelles en allouant les ressources GPU en fonction des besoins. Les applications qui nécessitent des GPU bénéficient ainsi de performances optimales et sont systématiquement exécutées sur l’hôte disposant de la capacité GPU requise.
Turbonomic utilise ses analyses intelligentes pour prendre également en compte les indicateurs GPU dans son analyse des instances basées sur GPU afin que le meilleur type d’instance GPU est utilisé et de garantir des performances optimales et des coûts réduits.
Les workloads d’IA générative nécessitent une immense puissance de traitement GPU pour fonctionner à des niveaux de performance efficaces. Turbonomic s’efforce d’optimiser les ressources du GPU 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.
Ressources
Turbonomic figure dans « Inside the Blueprint » sur Bloomberg et FOX Business.
89 % des utilisateurs susceptibles de recommander IBM Turbonomic
Découvrez comment Turbonomic se compare aux moyennes G2 et ce que les utilisateurs réels disent de la plateforme.