Pengoptimalan GPU dengan IBM® Turbonomic
Meningkatkan performa dan memaksimalkan efisiensi dalam pengoptimalan GPU
Ilustrasi pengoptimalan GPU Turbonomic IBM
Membuka kinerja nyata dengan pengoptimalan GPU

Seiring dengan meningkatnya permintaan akanunit pemrosesan grafis (GPU) yang canggih untuk mendukung machine learning, AI, streaming video, dan visualisasi 3D, menjaga kinerja sekaligus memaksimalkan efisiensi sangatlah penting.

IBM® Turbonomic, platform perangkat lunak manajemen sumber daya aplikasi IT yang dinamis, dibuat khusus untuk mengoptimalkan beban kerja GPU untuk meningkatkan efisiensi maksimum tanpa mengorbankan kinerja dengan biaya terendah.

Turbonomic berkomitmen untuk mengembangkan layanan pengoptimalan GPU untuk memberikan insight kinerja dan menghasilkan tindakan untuk mencapai target kinerja dan efisiensi aplikasi.

Manfaat Pengoptimalan kinerja 

Mengoptimalkan pemanfaatan GPU membantu aplikasi untuk sepenuhnya memanfaatkan daya komputasi canggihnya, yang kemudian akan menghasilkan respons yang lebih cepat dan pengalaman yang lebih lancar.

Efisiensi sumber daya

GPU membutuhkan sumber daya yang padat, termasuk grafis rekayasa 3D, beban kerja Gen AI, dan banyak lagi. Pengoptimalan yang tepat berdasarkan permintaan mengurangi pemborosan sumber daya dan mengurangi biaya untuk menjalankan beban kerja yang padat grafis di cloud.

Keberlanjutan

Beban kerja yang dimanfaatkan dengan benar akan membantu efisiensi energi dan biaya dengan mengurangi pemborosan sumber daya dan memperbaiki kualitas konsumsi daya untuk mengurangi dampak karbon.

Komitmen kami untuk meningkatkan pengoptimalan GPU
Pengoptimalan GPU pusat data

Turbonomic memanfaatkan analitik cerdas secara dinamis untuk mengoptimalkan CPU, memori, jaringan, dan penyimpanan. Hal ini mengoptimalkan pemanfaatan sumber daya GPU sesuai kebutuhan, sekaligus menopang kinerja aplikasi untuk beban kerja yang padat grafis.

 


Pengoptimalan GPU cloud publik

Turbonomic memanfaatkan insight yang didukung AI untuk memastikan CPU, memori, jaringan, dan penyimpanan menerima sumber daya yang diperlukan untuk menjalankan instance berbasis GPU yang digunakan untuk ML atau beban kerja yang padat grafis, yang pada gilirannya akan meningkatkan kinerja dan menekan biaya dengan mengurangi pemborosan sumber daya.


Pengoptimalan beban kerja AI generatif Kubernetes dan Red Hat OpenShift

Beban kerja AI generatif membutuhkan daya pemrosesan GPU yang sangat besar untuk beroperasi pada tingkat kinerja yang efisien. Turbonomic bekerja untuk mengoptimalkan sumber daya GPU guna memastikan beban kerja Gen AI memenuhi standar kinerja sekaligus memaksimalkan efisiensi dalam pengoptimalan sumber daya dan biaya.

Ambil langkah selanjutnya

Pesan pertemuan dengan salah satu pakar kami dan pelajari lebih banyak lagi.

Cara lain untuk menjelajahi Dokumentasi Pendidikan Komunitas Harga Resources