Alors que la demande de processeurs graphiques (GPU) avancés est en hausse pour la prise en charge du machine learning, de l’IA, du streaming vidéo et de la visualisation 3D, préserver les performances tout en décuplant l’efficacité est essentiel.
IBM Turbonomic, une plateforme logicielle de gestion dynamique des ressources applicatives, est dédiée à l’optimisation des workloads du processeur graphique pour favoriser une efficacité maximale sans sacrifier les performances, à moindre coût.
Turbonomic s’engage à développer des services d’optimisation du GPU pour fournir des informations sur les performances et générer des actions pour atteindre les objectifs de performance et d’efficacité des applications.
L’optimisation de l’utilisation du GPU aide les applications à tirer pleinement parti de leur puissance de calcul avancée, ce qui se traduit par des réponses plus rapides et des expériences plus fluides.
Les GPU sont gourmands en ressources, notamment pour les graphismes d’ingénierie 3D, les workloads d’IA générative et autres. Une optimisation appropriée basée sur la demande permet de réduire le gaspillage des ressources et le coût d’exécution des workloads impliquant un gros volume de graphismes dans le cloud.
Les workloads correctement utilisés favorisent à la fois l’efficacité énergétique et la rentabilité en réduisant le gaspillage des ressources et en améliorant la consommation d’énergie afin de réduire l’impact carbone.
Turbonomic exploite l’analytique intelligente de manière dynamique pour optimiser le processeur (CPU), la mémoire, le réseau et le stockage. Cela permet d’optimiser l’utilisation des ressources du GPU selon les besoins, tout en renforçant les performances des applications pour les workloads impliquant un gros volume de graphismes.
Turbonomic s’appuie sur des informations alimentées par l’IA pour s’assurer que le processeur, la mémoire, le réseau et le stockage reçoivent les ressources nécessaires pour exécuter des instances basées sur le GPU utilisées pour les workloads de ML ou impliquant un gros volume de graphismes, ce qui permet de maintenir les performances et de réduire les coûts en limitant le gaspillage de ressources.
Les workloads d’IA générative nécessitent une immense puissance de traitement GPU pour fonctionner à des niveaux de performance efficaces. Turbonomic s’efforce d’optimiser les ressources du GPU pour s’assurer que les workloads d’IA générative répondent aux normes de performance tout en décuplant l’efficacité de l’optimisation des ressources et des coûts.