IBM Turbonomic이 GPU 최적화를 혁신하는 5가지 방법

그래픽 처리 장치(GPU)는 AI, 머신 러닝 및 고성능 컴퓨팅 워크로드를 구동하는 데 없어서는 안 될 필수 요소가 되었습니다. 조직이 GPU 투자의 잠재력을 최대한 활용하기 위해 노력하는 가운데, IBM Turbonomic은 획기적인 GPU 최적화 기능을 도입합니다. GPU 관리를 혁신하고, 성능을 향상하며, 효율성을 극대화하고, 리소스 최적화를 간소화하도록 설계된 최신 기능을 소개하게 되어 기쁩니다.

Turbonomic의 고급 알고리즘과 분석은 GPU 사용 패턴을 분석하고 리소스를 동적으로 조정하여 최적의 성능을 보장합니다. Turbonomic은 워크로드 요구 사항과 리소스 제약 조건을 이해하여 GPU 할당을 위한 지능적인 권장 사항을 제공하여 낭비를 최소화하고 활용도를 극대화합니다.

새로운 GPU 최적화 기능은 전체 인프라에서 GPU 리소스 사용량에 대한 종합적인 실시간 가시성을 제공합니다. Turbonomic의 직관적인 대시보드와 사용자 지정 가능한 보고서를 활용하여 GPU 성능에 대한 심층적인 인사이트를 얻고, 병목 현상을 파악하며, 리소스 최적화를 위한 데이터 기반 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

Turbonomic의 GPU 최적화 기능은 Kubernetes 및 Red Hat OpenShift와 원활하게 통합됩니다. 이 통합을 통해 생성형 AI LLM 추론 워크로드를 자동으로 검색하고 워크로드 수요에 따라 사용 가능한 GPU를 더 잘 활용할 수 있도록 확장하여 컨테이너화된 환경 전반에서 일관된 성능을 보장하고 리소스 효율성을 극대화할 수 있습니다.

Turbonomic의 사전 예방적 경고 시스템을 통해 잠재적인 GPU 관련 문제를 미리 파악하세요. 잠재적인 병목 현상, 활용도 저하 또는 성능 저하에 대한 알림을 받아 즉각적으로 조치하고 최적의 성능을 유지할 수 있습니다. 또한 Turbonomic의 자동화 기능은 리소스 회수를 간소화하여 유휴 GPU를 재사용할 수 있도록 풀로 반환하여 리소스 활용도를 극대화합니다.

Turbonomic은 클라우드에서 GPU 리소스를 지능적으로 최적화함으로써 조직이 유휴 또는 활용도가 낮은 GPU 인스턴스에 대한 불필요한 지출을 줄일 수 있도록 지원합니다. Turbonomic은 온프레미스 vGPU 지원 VM의 배치를 개선하여 해당 VM을 사용 가능한 GPU 용량이 있는 호스트로 이동시켜 최적의 리소스 할당 및 활용도를 보장합니다.  기업은 GPU 집약적인 워크로드 및 애플리케이션에 대해 더 높은 투자 수익률(ROI)을 달성하고 예산을 더 효과적으로 할당할 수 있습니다.

IBM Turbonomic의 GPU 최적화 기능은 다양한 워크로드에서 GPU 리소스를 관리하고 최적화하는 데 있어 중요한 도약이라 할 수 있습니다. 조직은 분석 인사이트, 실시간 분석 및 하이브리드 환경과의 원활한 통합을 활용하여 전례 없는 성능, 효율성 및 비용 절감을 실현할 수 있습니다. Turbonomic과 함께 GPU 관리의 미래를 맞이하고 비즈니스를 새로운 차원으로 끌어올리세요.

IBM Turbonomic의 GPU 최적화 기능과 이 기능이 조직에 어떤 이점을 제공하는지 자세히 알아보려면 지금 바로 무료 평가판 또는 데모를 요청하세요.

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