مع تزايد الطلب علىوحدات معالجة الرسومات (GPU) المتقدمة لدعم التعلم الآلي، والذكاء الاصطناعي، وبث الفيديو، والتصور ثلاثي الأبعاد، فإن الحفاظ على الأداء مع زيادة الكفاءة أصبح أمرًا حساسًا.
IBM Turbonomic هي منصة ديناميكية لإدارة موارد تطبيقات تقنيات المعلومات، وهي مخصصة لتحسين أحمال التشغيل على وحدات معالجة الرسومات (GPU) لتعزيز الكفاءة القصوى دون التأثير على الأداء وبتكلفة منخفضة.
تلتزم Turbonomic بتطوير خدمات تحسين وحدات معالجة الرسومات (GPU) لتوفير معارف حول الأداء واتخاذ الإجراءات اللازمة لتعزيز أداء وكفاءة التطبيقات.
تحسين استخدام وحدات معالجة الرسومات (GPU) يساعد التطبيقات على الاستفادة الكاملة من قدرتها الحسابية المتقدمة، ما يؤدي إلى استجابة أسرع وتجارب أكثر سلاسة.
تُعدّ وحدات معالجة الرسومات (GPU) عالية الاستهلاك للموارد، بما في ذلك الرسوميات الهندسية ثلاثية الأبعاد، وأحمال التشغيل المتعلقة بالذكاء الاصطناعي التوليدي، وغيرها. تحسين الموارد بشكل صحيح وفقًا للطلب يقلل الموارد المهدرة ويخفض تكلفة تشغيل الأحمال الثقيلة على الرسوميات في البيئة السحابية.
تُعزز أحمال التشغيل المستخدمة بشكل صحيح كفاءة الطاقة والتكلفة من خلال تقليل هدر الموارد وتحسين استهلاك الطاقة لتقليل الأثر الكربوني.
يستخدم Turbonomic التحليلات الذكية بشكل ديناميكي لتحسين استخدام وحدة المعالجة المركزية (CPU)، والذاكرة، والشبكة، والتخزين. يعمل هذا على تحسين استغلال موارد وحدات معالجة الرسوميات (GPU) حسب الحاجة، مع تعزيز أداء التطبيقات لأحمال التشغيل ذات الرسوميات المكثفة.
يستخدم Turbonomic المعارف المدعومة بالذكاء الاصطناعي لضمان تخصيص الموارد اللازمة لوحدات المعالجة المركزية (CPU)، والذاكرة، والشبكة، والتخزين لتشغيل المثيلات المعتمدة على وحدات معالجة الرسوميات (GPU) المستخدمة في أحمال التشغيل المتعلقة بالتعلم الآلي أو الرسوميات المكثفة، ما يعزز الأداء ويقلل التكاليف من خلال تقليل هدر الموارد.
تتطلب أحمال التشغيل المعتمدة على الذكاء الاصطناعي التوليدي قوة معالجة ضخمة من وحدات معالجة الرسوميات (GPU) للعمل بمستويات كفاءة عالية. يعمل Turbonomic على تحسين موارد وحدات معالجة الرسوميات (GPU) لضمان تلبية أحمال التشغيل المتعلقة بالذكاء الاصطناعي التوليدي (Gen AI) معايير الأداء مع زيادة كفاءة استغلال الموارد والتكاليف.