GPU最適化によるパフォーマンスの向上と効率の最大化
アプリケーションの高度な計算能力を最大限に活用することで、応答速度が速くなり、最適なエクスペリエンスが実現されます。
GPUは大量のリソースを消費します。最適化を自動化することにより、クラウドで集中的なワークロードを実行する際の無駄とコストが削減されます。
効果的なワークロードはエネルギー効率を高め、リソースの無駄を削減し、二酸化炭素の影響を削減してコスト削減を促進します。
GPUの効率とパフォーマンスを向上させる
Turbonomicは、インテリジェントな分析を使用して、必要に応じてGPUリソースを使い、VMの使用率を動的かつ継続的に最適化します。これにより、GPUを必要とするアプリケーションのパフォーマンスを確保しながら、これらが利用可能なGPU容量のホスト上に確実に配置されるようになります。
Turbonomicは、スマートな分析的洞察を使用して、GPUベースのインスタンスの分析においてGPUメトリクスをさらに考慮し、最適なGPUベースのインスタンス・タイプを実行していることを確認し、最高の性能と最低のコストを実現します。
生成AIワークロードを効率的なパフォーマンスレベルで動作させるには、かなり高いGPU処理能力が必要です。Turbonomicは、GPUリソースを最適化して、GPUの使用率、効率、コストを最大化しながら、生成AI LLM推論ワークロードが定義されたサービス・レベル目標（SLO）とパフォーマンス標準を満たせるようにします。
Turbonomicは、インテリジェントな分析を使用して、必要に応じてGPUリソースを使い、VMの使用率を動的かつ継続的に最適化します。これにより、GPUを必要とするアプリケーションのパフォーマンスを確保しながら、これらが利用可能なGPU容量のホスト上に確実に配置されるようになります。
Turbonomicは、スマートな分析的洞察を使用して、GPUベースのインスタンスの分析においてGPUメトリクスをさらに考慮し、最適なGPUベースのインスタンス・タイプを実行していることを確認し、最高の性能と最低のコストを実現します。
生成AIワークロードを効率的なパフォーマンスレベルで動作させるには、かなり高いGPU処理能力が必要です。Turbonomicは、GPUリソースを最適化して、GPUの使用率、効率、コストを最大化しながら、生成AI LLM推論ワークロードが定義されたサービス・レベル目標（SLO）とパフォーマンス標準を満たせるようにします。
参考情報
Bloomberg社とFOX Business社が手掛けたInside the Blueprintでは、Turbonomicが取り上げられました。
89%のユーザーがIBM Turbonomicを勧めたいと回答
TurbonomicのG2平均との比較や、実際のユーザーの声をご覧ください。