Optimización de GPU con IBM Turbonomic
Mejora del rendimiento y maximización de la eficiencia en la optimización de GPU
Ilustración de la optimización de GPU de IBM Turbonomic
Desbloquee el verdadero rendimiento con la optimización de GPU

Es fundamental proteger el rendimiento y maximizar la eficiencia ante el crecimiento de la demanda deunidades avanzadas de procesamiento de gráficos (GPU) para admitir el aprendizaje automático, la IA, el streaming de video y la visualización 3D.

IBM® Turbonomic, una plataforma dinámica de software de gestión de recursos de aplicaciones de TI, se dedica a optimizar las cargas de trabajo de GPU para promover la máxima eficiencia sin sacrificar el rendimiento al menor costo.

Turbonomic tiene el compromiso de desarrollar servicios de optimización de GPU para proporcionar insights sobre el rendimiento y generar acciones para lograr los objetivos de rendimiento y eficiencia de las aplicaciones.

Beneficios Optimización del rendimiento

La optimización del uso de GPU ayuda a las aplicaciones a aprovechar completamente su potencia computacional avanzada, lo cual permite una respuesta más rápida y experiencias más fluidas.

Eficiencia de recursos

Las GPU hacen un uso intensivo de los recursos, incluidos los gráficos 3D de ingeniería, las cargas de trabajo de IA generativa y mucho más. Una optimización adecuada basada en la demanda reduce el desperdicio de recursos y el costo de ejecución de las cargas de trabajo con mucho uso de gráficos en la cloud.

Sustainability

Las cargas de trabajo empleadas correctamente promueven la eficiencia energética y de costos al reducir el desperdicio de recursos y mejorar el consumo de energía para reducir el impacto de carbono.

Nuestro compromiso con mejorar optimización de GPU
Optimización del GPU del centro de datos

Turbonomic aprovecha el 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, además de que refuerza el rendimiento de las aplicaciones para cargas de trabajo con mucho uso de gráficos.

 


Optimización de nube pública

Turbonomic aprovecha los insights impulsados por IA para garantizar que la CPU, la memoria, la red y el almacenamiento reciban los recursos necesarios para ejecutar instancias basadas en GPU que se usan para aprendizaje automático (ML) o cargas de trabajo con mucho uso de gráficos, lo que, a su vez, mantiene el rendimiento y reduce los costos al reducir el desperdicio de recursos.


Optimización de cargas de trabajo de IA generativa de Kubernetes y Red Hat OpenShift

Las cargas de trabajo de IA generativa requieren una inmensa potencia de procesamiento de GPU para funcionar a niveles eficientes de rendimiento. Turbonomic está trabajando para optimizar los recursos de GPU con el fin de garantizar que las cargas de trabajo de la IA generativa cumplan con los estándares de rendimiento y, al mismo tiempo, maximicen la eficiencia en la optimización de recursos y los costos.

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