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.
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.
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리소스
Turbonomic이 Bloomberg와 FOX Business의 'Inside the Blueprint'에서 주요하게 다뤄졌습니다.
사용자의 89%가 IBM Turbonomic을 추천할 가능성 높음
Turbonomic을 G2 평균과 비교하고 실제 사용자들이 플랫폼에 대해 어떻게 평가하는지 알아보세요.