IBM Turbonomic을 통한 GPU 최적화
GPU 최적화로 성능 향상 및 효율성 극대화
IBM Turbonomic GPU 최적화 일러스트
GPU 최적화를 통한 진정한 성능 실현

머신 러닝, AI, 비디오 스트리밍 및 3D 시각화를 지원하는 고급 그래픽 처리 장치(GPU)에 대한 수요가 증가함에 따라 효율성을 극대화하는 동시에 성능을 보호하는 것이 중요해졌습니다.

동적 IT 애플리케이션 자원 관리 소프트웨어 플랫폼인 IBM Turbonomic은 GPU 워크로드를 최적화하여 최저 비용으로 성능 저하 없이 효율성을 극대화하기 위해 노력하고 있습니다.

Turbonomic은 GPU 최적화 서비스를 개발하여 성능 인사이트를 제공하고 애플리케이션 성능 및 효율성 목표를 달성하기 위한 조치를 생성하고자 최선을 다하고 있습니다.

이점 성능 최적화

GPU 활용을 최적화하면 애플리케이션이 고급 컴퓨팅 성능을 최대한 활용할 수 있으므로 더 빠른 응답과 더 원활한 경험을 제공할 수 있습니다.

자원 효율성

GPU는 3D 엔지니어링 그래픽, 생성형 AI 워크로드 등을 포함하며 자원 집약적입니다. 수요에 따른 적절한 최적화는 낭비되는 자원을 줄이고 클라우드에서 그래픽 집약적인 워크로드를 실행하는 데 드는 비용을 절감합니다.

지속 가능성

워크로드를 적절하게 활용하면 자원 낭비를 줄이고 전력 소비를 개선하여 탄소 영향을 줄임으로써 에너지 및 비용 효율성을 모두 높일 수 있습니다.

GPU 최적화 개선을 위한 IBM의 노력
데이터 센터 GPU 최적화

Turbonomic은 지능형 분석을 동적으로 활용하여 CPU, 메모리, 네트워크 및 스토리지를 최적화합니다. 이를 통해 필요에 따라 GPU 자원의 활용을 최적화하는 동시에 그래픽 집약적인 워크로드에 대한 애플리케이션 성능을 강화할 수 있습니다.

 


퍼블릭 클라우드 GPU 최적화

Turbonomic은 AI 기반 인사이트를 활용하여 CPU, 메모리, 네트워크 및 스토리지가 ML 또는 그래픽 집약적 워크로드에 사용되는 GPU 기반 인스턴스를 실행하는 데 필요한 자원을 수신하도록 해 자원 낭비를 줄여 성능을 유지하고 비용을 절감합니다.


Kubernetes 및 Red Hat OpenShift 생성형 AI 워크로드 최적화

생성형 AI 워크로드가 효율적인 수준의 성능으로 작동하려면 엄청난 GPU 처리 능력이 필요합니다. Turbonomic은 GPU 자원을 최적화하여 생성형 AI 워크로드가 성능 표준을 충족하는 동시에 자원 최적화 및 비용의 효율성을 극대화할 수 있도록 노력하고 있습니다.

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