Optimice las cargas de trabajo de IA en la nube, on-prem y contenedores con Turbonomic. Automatice las decisiones sobre recursos para garantizar el rendimiento del modelo de IA y la GPU.
Beneficios
Mejore la eficiencia y el rendimiento de su GPU
Las cargas de trabajo de IA generativa exigen enormes recursos de GPU. Turbonomic optimiza la asignación de cargas de trabajo de GPU en Kubernetes y Red Hat OpenShift para garantizar que las cargas de trabajo de inferencia de LLM de IA generativa cumplan con los objetivos de nivel de servicio (SLO) definidos y los estándares de rendimiento, al tiempo que maximizan el uso, la eficiencia y el costo de la GPU.
Turbonomic aplica analytics con reconocimiento de GPU para colocar y optimizar dinámicamente las máquinas virtuales que requieren aceleración de GPU. Al reconocer las configuraciones de vGPU y passthrough, garantiza que las cargas de trabajo se ejecuten solo en hosts compatibles con capacidad disponible. Esto evita interrupciones, protege el rendimiento de las aplicaciones y permite a las organizaciones aumentar la densidad de la carga de trabajo sin sacrificar la confiabilidad.
Las cargas de trabajo de IA generativa exigen enormes recursos de GPU. Turbonomic optimiza la asignación de cargas de trabajo de GPU en Kubernetes y Red Hat OpenShift para garantizar que las cargas de trabajo de inferencia de LLM de IA generativa cumplan con los objetivos de nivel de servicio (SLO) definidos y los estándares de rendimiento, al tiempo que maximizan el uso, la eficiencia y el costo de la GPU.
Turbonomic aplica analytics con reconocimiento de GPU para colocar y optimizar dinámicamente las máquinas virtuales que requieren aceleración de GPU. Al reconocer las configuraciones de vGPU y passthrough, garantiza que las cargas de trabajo se ejecuten solo en hosts compatibles con capacidad disponible. Esto evita interrupciones, protege el rendimiento de las aplicaciones y permite a las organizaciones aumentar la densidad de la carga de trabajo sin sacrificar la confiabilidad.
aumento en la disponibilidad de GPU inactiva. Descubra cómo IBM BAM duplicó el rendimiento de la GPU y redujo las necesidades de hardware con automatización inteligente.
Recursos
Turbonomic protagonizó "Inside the Blueprint" en Bloomberg y FOX Business.
Es la capacidad de adaptar automáticamente los recursos de la GPU a la demanda de la carga de trabajo, tanto en entornos on premises como en la nube y en contenedores. Esto garantiza que sus aplicaciones de IA siempre funcionen manteniendo los costos bajo control.
Turbonomic analiza continuamente la demanda de GPU, CPU y memoria en los centros de datos, la nube y Kubernetes. Automatiza la ubicación, el escalado y el reajuste para que las cargas de trabajo de IA cumplan con los objetivos de rendimiento sin sobreaprovisionar recursos.
Turbonomic coloca las cargas de trabajo de GPU solo en hosts compatibles con capacidad disponible. Esto evita problemas de rendimiento y le ayuda a obtener más valor del hardware existente.
En AWS y Azure, Turbonomic ajusta continuamente el tamaño de las instancias de GPU para que solo pague por lo que usa. También elimina el desperdicio al reducir o mover las cargas de trabajo de las instancias de GPU inactivas.
Sí. Turbonomic optimiza la inferencia de IA generativa en Kubernetes y OpenShift escalando servicios basados en métricas de GPU y aplicaciones. Garantiza que se cumplan los objetivos de latencia y rendimiento, al tiempo que mejora la utilización de la GPU.
Turbonomic monitorea los recursos de GPU en los niveles de servicio de VM, nodo y contenedor. Automatiza la colocación segura de máquinas virtuales on-prem y escala las cargas de trabajo de inferencia de Kubernetes, mejorando la eficiencia en entornos híbridos y multinube.
Sí. Turbonomic reajusta correctamente las instancias de GPU en la nube pública, coloca y consolida de forma segura las cargas de trabajo de GPU en centros de datos, y escala las cargas de trabajo de inferencia de Kubernetes basadas en SLO. Al alinear la oferta con la demanda, reduce el gasto innecesario mientras mantiene el rendimiento para las cargas de trabajo de IA.
El equipo de modelos de IA a gran escala de IBM multiplicó por 5.3 la disponibilidad de las GPU inactivas y duplicó el rendimiento, sin dejar de cumplir con los objetivos de latencia. Eso significa una innovación más rápida a un costo menor.