在 GPU 优化过程中提高性能并最大限度地提升效率
随着对高级图形处理单元 (GPU) 的需求不断增长，以便支持机器学习、AI、视频流和 3D 可视化，在最大限度地提高效率的同时保护性能至关重要。
IBM® Turbonomic 是一款动态 IT 应用资源管理软件平台，致力于优化 GPU 工作负载，以便在不牺牲性能的情况下，以最低的成本最大限度地提高效率。
Turbonomic 致力于开发 GPU 优化服务，以提供性能洞察并生成操作，从而实现应用程序性能和效率目标。
优化 GPU 利用率有助于应用程序充分利用其高级计算能力，从而实现更快的响应和更流畅的体验。
GPU 属于资源密集型，包括 3D 工程图形、生成式 AI 工作负载等。根据需求进行适当的优化可减少资源浪费，并降低在云端运行图形密集型工作负载的成本。
正确地利用工作负载可减少资源浪费、改善电力消耗来减少碳影响，从而提高能源和成本效率。
Turbonomic 可动态利用智能分析来优化 CPU、内存、网络和存储。这可以按需优化 GPU 资源的利用率，同时提高图形密集型工作负载的应用程序性能。
Turbonomic 利用 AI 驱动的洞察分析，确保 CPU、内存、网络和存储获得所需的资源来运行用于 ML 或图形密集型工作负载的 GPU 实例，从而通过减少资源浪费来保持性能并降低成本。
生成式 AI 工作负载需要强大的 GPU 处理能力，才能以高效的性能水平运行。Turbonomic 致力于优化 GPU 资源，以确保生成式 AI 工作负载满足性能标准，同时最大限度地提高资源优化和成本效率。