GPU 최적화로 성능 향상 및 효율성 극대화
애플리케이션의 고급 컴퓨팅 능력을 최대한 활용하면 응답 속도가 빨라지고 사용자 경험이 더욱 원활해집니다.
GPU는 자원 집약적입니다. 자동화된 최적화는 클라우드에서 집약적인 워크로드를 실행할 때 낭비와 비용을 줄입니다.
효과적인 워크로드는 에너지 효율성을 향상하고 자원 낭비를 줄이며 탄소 영향을 줄여 비용 절감을 촉진합니다.
GPU 효율성 및 성능 향상
Turbonomic은 지능형 분석을 사용해 필요에 따라 GPU 자원을 사용하여 VM의 활용도를 동적이고 지속적으로 최적화합니다. 이렇게 하면 GPU가 필요한 애플리케이션의 성능을 보장하고 사용 가능한 GPU 용량이 있는 호스트에 배치되도록 할 수 있습니다.
Turbonomic은 스마트 분석 인사이트를 사용하여 GPU 기반 인스턴스에 대한 분석에서 GPU 지표를 추가로 고려하여 최적의 GPU 기반 인스턴스 유형을 실행하도록 해 최상의 성능과 최저 비용을 보장합니다.
생성형 AI 워크로드가 효율적인 수준의 성능으로 작동하려면 엄청난 GPU 처리 능력이 필요합니다. Turbonomic은 GPU 자원을 최적화하여 생성형 AI LLM 추론 워크로드가 성능 표준 및 정의된 서비스 수준 목표(SLO)를 충족하면서 GPU 사용량, 효율성 및 비용 절감을 극대화하기 위해 노력하고 있습니다.
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리소스
사용자의 89%가 IBM Turbonomic을 추천할 가능성 높음
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