Da die Nachfrage nach fortschrittlichen Grafikprozessoren (GPUs) zur Unterstützung von maschinellem Lernen, KI, Videostreaming und 3D-Visualisierung steigt, ist die Sicherung der Leistung bei gleichzeitiger Maximierung der Effizienz entscheidend.
IBM® Turbonomic, eine dynamische Softwareplattform für die Verwaltung von IT-Anwendungsressourcen, optimiert GPU-Workloads, um maximale Effizienz ohne Leistungseinbußen zu niedrigstmöglichen Kosten zu erreichen.
Turbonomic hat sich der Entwicklung von GPU-Optimierungsdiensten verschrieben, die Einblicke in die Leistung liefern und Maßnahmen zur Erreichung der Leistungs- und Effizienzziele von Anwendungen generieren.
Die Optimierung der GPU-Nutzung hilft Anwendungen, die fortschrittliche Rechenleistung voll auszuschöpfen, was zu schnelleren Reaktionen und reibungsloseren Erfahrungen führt.
GPUs sind ressourcenintensiv, einschließlich 3D-Grafik, Gen-KI-Workloads und mehr. Eine bedarfsgerechte Optimierung reduziert die Verschwendung von Ressourcen und die Kosten für die Ausführung grafikintensiver Workloads in der Cloud.
Richtig genutzte Workloads fördern sowohl die Energie- als auch die Kosteneffizienz, indem sie die Ressourcenverschwendung reduzieren und den Stromverbrauch und somit die Kohlenstoffbelastung senken.
Turbonomic nutzt intelligente Analysen, um CPU, Arbeitsspeicher, Netzwerk und Speicher dynamisch zu optimieren. Dadurch wird die Nutzung der GPU-Ressourcen je nach Bedarf optimiert, während die Anwendungsleistung für grafikintensive Workloads gesteigert wird.
Turbonomic nutzt KI-gestützte Erkenntnisse, um sicherzustellen, dass CPU, Arbeitsspeicher, Netzwerk und Speicher die Ressourcen erhalten, die für die Ausführung von GPU-basierten Instanzen für ML- oder grafikintensive Workloads benötigt werden, was wiederum die Leistung aufrechterhält und die Kosten durch die Reduzierung der Ressourcenverschwendung senkt.
Generative KI-Workloads erfordern eine immense GPU-Rechenleistung, um auf effiziente Weise die erforderliche Performance zu erbringen. Turbonomic arbeitet an der Optimierung von GPU-Ressourcen, um sicherzustellen, dass Gen-KI-Workloads die Leistungsstandards erfüllen und gleichzeitig die Effizienz bei der Ressourcenoptimierung und den Kosten maximiert wird.