Ottimizza i workload AI su cloud, on-premise e container con Turbonomic. Automatizza le decisioni sulle risorse per garantire le prestazioni del modello AI e della GPU.
Benefici
Migliora l'efficienza e le prestazioni della tua GPU
I workload di AI generativa richiedono enormi risorse GPU. Turbonomic ottimizza l'allocazione dei workload GPU tra Kubernetes e Red Hat OpenShift per garantire che i workload di gen AI LLM Inference soddisfino obiettivi di livello di servizio (SLO) definiti e standard di prestazioni, massimizzando al contempo l'uso, l'efficienza e i costi della GPU.
Turbonomic applica l'analytics consapevole della GPU per posizionare e ottimizzare dinamicamente le macchine virtuali che richiedono l'accelerazione GPU. Riconoscendo le configurazioni di vGPU e passthrough, garantisce che i workload vengano eseguiti solo su host compatibili con capacità disponibile. Questo previene interruzioni, protegge le prestazioni dell'applicazione e permette alle organizzazioni di aumentare la densità del workload senza sacrificare l'affidabilità.
I workload di AI generativa richiedono enormi risorse GPU. Turbonomic ottimizza l'allocazione dei workload GPU tra Kubernetes e Red Hat OpenShift per garantire che i workload di gen AI LLM Inference soddisfino obiettivi di livello di servizio (SLO) definiti e standard di prestazioni, massimizzando al contempo l'uso, l'efficienza e i costi della GPU.
Turbonomic applica l'analytics consapevole della GPU per posizionare e ottimizzare dinamicamente le macchine virtuali che richiedono l'accelerazione GPU. Riconoscendo le configurazioni di vGPU e passthrough, garantisce che i workload vengano eseguiti solo su host compatibili con capacità disponibile. Questo previene interruzioni, protegge le prestazioni dell'applicazione e permette alle organizzazioni di aumentare la densità del workload senza sacrificare l'affidabilità.
Aumento della disponibilità delle GPU inattive. Scopri come IBM® BAM ha raddoppiato la velocità di throughput della GPU e ridotto le esigenze hardware grazie all'automazione intelligente.
Risorse
Turbonomic è stato il protagonista di "Inside the Blueprint" su Bloomberg e FOX Business.
Si tratta della capacità di abbinare automaticamente le risorse GPU alla domanda di carico di lavoro tra on-premise, cloud e container. Ciò garantisce che le tue applicazioni AI funzionino sempre, mantenendo i costi sotto controllo.
Turbonomic analizza continuamente la domanda di GPU, CPU e memoria su data center, cloud e Kubernetes. Automatizza il posizionamento, la scalabilità e l'ottimizzazione in modo che i workload AI soddisfino gli obiettivi di prestazioni senza sovraccaricare le risorse.
Turbonomic colloca i workload GPU solo su host compatibili con capacità disponibile. In questo modo si evitano problemi di prestazioni e si ottiene un maggior valore dall'hardware esistente.
In AWS e Azure, Turbonomic ridimensiona continuamente le istanze GPU in modo che paghi solo per ciò che usi. Elimina inoltre gli sprechi ridimensionando o spostando i workload dalle istanze GPU inattive.
Sì. Turbonomic ottimizza l'inferenza AI generativa in Kubernetes e OpenShift scalando i servizi in base alle metriche GPU e alle metriche dell'applicazione. Garantisce il raggiungimento degli obiettivi di latenza e throughput migliorando al contempo l'utilizzo della GPU.
Turbonomic monitora le risorse GPU ai livelli di servizio VM, nodo e container. Automatizza il posizionamento sicuro per le VM on-premise e scala i workload di inferenza Kubernetes, migliorando l'efficienza in ambienti ibridi e multi-cloud.
Sì. Turbonomic dimensiona correttamente le istanze GPU nel cloud pubblico, colloca e consolida in sicurezza i workload GPU nei data center e scala i workload di inferenza Kubernetes basandosi sugli SLO. Allineando l'offerta alla domanda, riduce le spese inutili, mantenendo le prestazioni per i workload AI.
Il team Big AI Models di IBM ha aumentato la disponibilità delle GPU inattive di 5,3 volte e raddoppiato la produttività, il tutto mantenendo i target di latenza. Ciò significa innovazione più rapida a costi inferiori.