A medida que crece la demanda deunidades de procesamiento de gráficos (GPU) avanzadas para admitir machine learning, IA, Streaming de video y visualización 3D, es fundamental salvaguardar el rendimiento al tiempo que se maximiza la eficiencia.
IBM Turbonomic, una plataforma dinámica de software de gestión de recursos de aplicaciones de TI, está dedicada a optimizar la carga de trabajo de la GPU para promover la máxima eficiencia sin sacrificar el rendimiento al menor costo.
Turbonomic está comprometida con el desarrollo de servicios de optimización de GPU para proporcionar información sobre el rendimiento y generar acciones para lograr los objetivos de rendimiento y eficiencia de la aplicación.
Optimice los entornos de IA para obtener el mejor rendimiento y eficiencia para ayudar a maximizar la utilización de la GPU y reducir el desperdicio.
La optimización de la utilización de la GPU ayuda a las aplicaciones a aprovechar al máximo su potencia computacional avanzada, lo que a su vez conduce a una respuesta más rápida y una experiencia más fluida.
Las GPUs son intensivas en recursos, incluyendo gráficos de ingeniería 3D, IA generativa carga de trabajo y más. La optimización adecuada basada en la demanda reduce el desperdicio de recursos y reduce el costo de ejecutar cargas de trabajo intensivas en gráficos en el cloud.
La carga de trabajo empleada correctamente promueve la eficiencia energética y de costos al reducir el desperdicio de recursos y mejorar el consumo de energía para reducir el impacto de carbono.
Turbonomic aprovechar la analytics inteligente de forma dinámica para optimizar la CPU, la memoria, la red y el almacenamiento. Esto optimiza la utilización de los recursos de GPU según sea necesario, al tiempo que refuerza el rendimiento de la aplicación para una carga de trabajo con uso intensivo de gráficos.
Turbonomic aprovechar impulsado por IA Insight para asegurarse de que la CPU, la memoria, la red y el almacenamiento reciban los recursos necesarios para ejecutar instancias basadas en GPU utilizadas para el aprendizaje automático (ML) o la carga gráfica intensa de trabajo, lo que a su vez mantiene el rendimiento y reduce los costos al reducir el desperdicio de recursos.
La carga de trabajo de la IA generativa requiere una inmensa potencia de procesamiento de la GPU para funcionar a niveles eficientes de rendimiento. Turbonomic está trabajando para optimizar los recursos de la GPU para garantizar que la carga de trabajo generativa de IA cumpla con los estándares de rendimiento y, al mismo tiempo, maximice la eficiencia en la optimización de recursos y los costos.