Optimalkan beban kerja AI di cloud, on-prem, dan kontainer dengan Turbonomic. Otomatiskan keputusan sumber daya untuk memastikan kinerja Model AI dan GPU.
Manfaat
Tingkatkan efisiensi dan kinerja GPU Anda
Beban kerja AI generatif membutuhkan sumber daya GPU yang besar. Turbonomic mengoptimalkan alokasi beban kerja GPU di seluruh Kubernetes dan Red Hat OpenShift untuk memastikan beban kerja Gen AI LLM Inference memenuhi tujuan tingkat layanan (SLO) dan standar kinerja yang ditentukan sambil memaksimalkan penggunaan, efisiensi, dan biaya GPU.
Turbonomic menerapkan analisis yang sadar GPU untuk menempatkan dan mengoptimalkan VM secara dinamis yang memerlukan akselerasi GPU. Dengan mengenali konfigurasi vGPU dan passthrough, ini memastikan beban kerja hanya berjalan pada host yang kompatibel dengan kapasitas yang tersedia. Ini mencegah gangguan, melindungi kinerja aplikasi, dan memungkinkan organisasi meningkatkan kepadatan beban kerja tanpa mengorbankan keandalan.
Beban kerja AI generatif membutuhkan sumber daya GPU yang besar. Turbonomic mengoptimalkan alokasi beban kerja GPU di seluruh Kubernetes dan Red Hat OpenShift untuk memastikan beban kerja Gen AI LLM Inference memenuhi tujuan tingkat layanan (SLO) dan standar kinerja yang ditentukan sambil memaksimalkan penggunaan, efisiensi, dan biaya GPU.
Turbonomic menerapkan analisis yang sadar GPU untuk menempatkan dan mengoptimalkan VM secara dinamis yang memerlukan akselerasi GPU. Dengan mengenali konfigurasi vGPU dan passthrough, ini memastikan beban kerja hanya berjalan pada host yang kompatibel dengan kapasitas yang tersedia. Ini mencegah gangguan, melindungi kinerja aplikasi, dan memungkinkan organisasi meningkatkan kepadatan beban kerja tanpa mengorbankan keandalan.
peningkatan ketersediaan GPU saat tidak digunakan. Pelajari bagaimana IBM® BAM menggandakan throughput GPU dan mengurangi kebutuhan perangkat keras dengan otomatisasi cerdas.
Sumber daya
Turbonomic menjadi fokus dalam "Inside the Blueprint" di Bloomberg dan FOX Business.
Ini adalah kemampuan untuk secara otomatis mencocokkan sumber daya GPU dengan permintaan beban kerja di seluruh lokal, cloud, dan kontainer. Solusi ini memastikan aplikasi AI Anda selalu berkinerja sambil menjaga biaya tetap terkendali.
Turbonomic terus menganalisis permintaan untuk GPU, CPU, dan memori di seluruh pusat data, cloud, dan Kubernetes. Ini mengotomatiskan penempatan, penskalaan, dan ukuran yang tepat sehingga beban kerja AI memenuhi tujuan kinerja tanpa menyediakan sumber daya yang berlebihan.
Turbonomic menempatkan beban kerja GPU hanya pada host yang kompatibel dengan kapasitas yang tersedia. Langkah ini mencegah masalah kinerja dan membantu Anda mendapatkan nilai lebih dari perangkat keras yang ada.
Di AWS dan Azure, Turbonomic terus mengukur instans GPU dengan tepat sehingga Anda hanya membayar untuk apa yang Anda gunakan. Ini juga menghilangkan pemborosan dengan mengurangi atau memindahkan beban kerja dari instans GPU yang tidak aktif.
Ya. Turbonomic mengoptimalkan inferensi AI generatif di Kubernetes dan OpenShift dengan menskalakan layanan berdasarkan GPU dan metrik aplikasi. Ini memastikan tujuan latensi dan throughput terpenuhi sambil meningkatkan pemanfaatan GPU.
Turbonomic memantau sumber daya GPU di tingkat layanan VM, node, dan kontainer. Turbonomic mengotomatiskan penempatan yang aman untuk VM on-prem dan menskalakan beban kerja inferensi Kubernetes, meningkatkan efisiensi di seluruh lingkungan hybrid dan multi-cloud.
Ya. Turbonomic tepat mengukur instans GPU di cloud publik, menempatkan dan mengkonsolidasikan beban kerja GPU dengan aman di pusat data, dan menskalakan beban kerja inferensi Kubernetes berdasarkan SLOs. Dengan menyelaraskan penawaran dengan permintaan, ini mengurangi pengeluaran yang tidak perlu sambil mempertahankan kinerja untuk beban kerja AI.
Tim Model AI IBM® Big meningkatkan ketersediaan GPU idle sebesar 5,3x dan menggandakan throughput sambil mempertahankan target latensi. Itu berarti inovasi yang lebih cepat dengan biaya lebih rendah.