機械学習、AI、動画ストリーミング、3Dビジュアライゼーションをサポートするために高度なグラフィック・プロセッシング・ユニット （GPU）の需要が高まる中、効率を最大化しながらパフォーマンスを確保することがクリティカルです。
動的なITアプリケーション・リソース管理（ARM）管理ソフトウェア・プラットフォームであるIBM® Turbonomicは、GPUワークロードの最適化に特化しており、パフォーマンスを犠牲にすることなく、低コストで効率を最大化します。
Turbonomicは、パフォーマンスに関するインサイトを提供し、アプリケーションのパフォーマンスと効率性の目標を達成するためのアクションを生成するGPU最適化サービスの開発に取り組んでいます。
GPU使用率を最適化すると、アプリケーションが高度な計算能力を最大限に発揮できるため、応答速度が速くなり、より良いエクスペリエンスがもたらされます。
GPUは、3Dエンジニアリング・グラフィックス、Gen AIワークロードなどの参考情報を大量に消費します。需要に合わせて適切に最適化することにより、参考情報の無駄を排除し、グラフィック負荷の高いワークロードをクラウドで実行するコストを削減します。
ワークロードを適切に利用すると、リソースの無駄が排除され、電力消費、ひいては二酸化炭素排出量が削減され、エネルギー効率とコスト効率の双方が向上します。
Turbonomicは、インテリジェントな分析を動的に活用して、CPU、メモリー、ネットワーク、ストレージを最適化します。 これにより、必要に応じてGPUリソースの使用率が最適化され、グラフィックを多用するワークロードに対するアプリケーションのパフォーマンスが向上します。
Turbonomicは、AI搭載のインサイトを活用し、MLまたはグラフィック負荷の高いワークロードに使用されるGPUベースのインスタンスを実行するために必要な参考情報を、CPU、メモリー、ネットワーク、ストレージに確実に割り振るようにして、リソースの無駄を排除することでパフォーマンスを維持し、コストを最小限に抑えます。
生成AIワークロードを効率的なパフォーマンスレベルで動作させるには、かなり高いGPU処理能力が必要です。Turbonomicは、参考情報の最適化とコスト効率を最大化しながら、生成AIワークロードがパフォーマンス基準を満たすよう、GPUリソースを最適化することに取り組んでいます。