Migliorare le prestazioni e massimizzare l'efficienza ottimizzando la GPU
Sfruttando appieno la potenza di calcolo avanzata della sua applicazione, si ottengono risultati più rapidi ed esperienze più fluide.
Le GPU richiedono molte risorse. L'ottimizzazione automatica riduce sprechi e costi durante l'esecuzione di workload intensivi nel cloud.
Workload efficaci migliorano l'efficienza energetica, riducono lo spreco di risorse e l'impatto del carbonio, promuovendo risparmi sui costi.
Migliora l'efficienza e le prestazioni della tua GPU
Turbonomic utilizza la sua analytics intelligente per ottimizzare in modo dinamico e continuo l'utilizzo delle VM utilizzando risorse GPU secondo necessità. In questo modo contribuisce a garantire le prestazioni delle applicazioni che richiedono le GPU e ad assicurare che siano collocate sull'host con capacità GPU disponibile.
Turbonomic utilizza i suoi insight analitici per considerare ulteriormente le metriche della GPU nella sua analisi per le istanze basate su GPU, per garantire che eseguano il tipo di istanza basato su GPU ottimale per il miglioramento delle prestazioni e il minor costo.
I workload di AI generativa richiedono un'immensa potenza di elaborazione della GPU per funzionare a livelli di prestazioni efficienti. Turbonomic sta lavorando per ottimizzare le risorse della GPU al fine di garantire che i workload di inferenza LLM della gen AI soddisfino gli obiettivi di servizio definiti (SLO) e gli standard delle prestazioni, massimizzando al contempo l'utilizzo, l'efficienza e i costi della GPU.
Turbonomic utilizza la sua analytics intelligente per ottimizzare in modo dinamico e continuo l'utilizzo delle VM utilizzando risorse GPU secondo necessità. In questo modo contribuisce a garantire le prestazioni delle applicazioni che richiedono le GPU e ad assicurare che siano collocate sull'host con capacità GPU disponibile.
Turbonomic utilizza i suoi insight analitici per considerare ulteriormente le metriche della GPU nella sua analisi per le istanze basate su GPU, per garantire che eseguano il tipo di istanza basato su GPU ottimale per il miglioramento delle prestazioni e il minor costo.
I workload di AI generativa richiedono un'immensa potenza di elaborazione della GPU per funzionare a livelli di prestazioni efficienti. Turbonomic sta lavorando per ottimizzare le risorse della GPU al fine di garantire che i workload di inferenza LLM della gen AI soddisfino gli obiettivi di servizio definiti (SLO) e gli standard delle prestazioni, massimizzando al contempo l'utilizzo, l'efficienza e i costi della GPU.
Risorse
Turbonomic è stato il protagonista di "Inside the Blueprint" su Bloomberg e FOX Business.
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