A medida que crece la demanda de unidades de procesamiento gráfico (GPU) avanzadas para respaldar el machine learning, la IA, el video streaming y la visualización 3D, es fundamental salvaguardar el rendimiento a la vez que se maximiza la eficiencia.
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 coste.
Turbonomic se compromete a desarrollar servicios de optimización de GPU para proporcionar conocimientos sobre el rendimiento y generar acciones que permitan alcanzar los objetivos de rendimiento y eficiencia de las aplicaciones.
La optimización del uso de GPU ayuda a las aplicaciones a aprovechar al máximo su capacidad computacional avanzada, lo que se traduce en una respuesta más rápida y experiencias más fluidas.
Las GPU hacen un uso intensivo de los recursos, incluidos los gráficos de ingeniería 3D, las cargas de trabajo de IA generativa y mucho más. Una optimización adecuada basada en la demanda reduce el desperdicio de recursos y el coste de ejecución de cargas de trabajo con uso intensivo de gráficos en la nube.
El uso adecuado de las cargas de trabajo favorece tanto la eficiencia energética como la de costes, ya que reduce el derroche de recursos y mejora el consumo energético para reducir el impacto de las emisiones de carbono.
Turbonomic aprovecha los análisis inteligentes de forma dinámica para optimizar la CPU, la memoria, la red y el almacenamiento. De este modo, se optimiza el uso de los recursos de la GPU según sea necesario, a la vez que se apuntala el rendimiento de la aplicación para cargas de trabajo con gran intensidad gráfica.
Turbonomic aprovecha los conocimientos con IA para asegurarse de que la CPU, la memoria, la red y el almacenamiento reciben los recursos necesarios para ejecutar instancias basadas en GPU utilizadas para cargas de trabajo de ML o de uso intensivo de gráficos, lo que a su vez mantiene el rendimiento y frena los costes al reducir el desperdicio de recursos.
Las cargas de trabajo de IA generativa requieren una inmensa capacidad de procesamiento en la GPU para funcionar a niveles eficientes de rendimiento. Turbonomic está trabajando para optimizar los recursos de la GPU con el fin de garantizar que las cargas de trabajo de IA generativa cumplan los estándares de rendimiento a la vez que maximizan la eficiencia en la optimización y el coste de los recursos.