- NVIDIA GPUの需要が増加し、AI、機械学習、ビデオストリーミング、3D可視化をサポートすることが重要。
- IBM Turbonomicは、最新の能力を発表し、NVIDIA GPUワークロードを最適化して効率を向上させる。
- 開発者は、GPUクラウドインスタンスを選択するのが難しく、過剰供給になる可能性がある。
- Turbonomicは、GPUインスタンスを需要に応じてスケーリングし、効率とコスト管理を向上させる。
- GPUの使用は増加しており、VM環境でも仮想GPU（vGPU）の構成が一般的になっている。
- Generative AI（gen AI）とLLMワークロードには、効率的なパフォーマンスを維持するために膨大なGPU処理能力が必要。
- Turbonomicは、GPU最適化サービスを開発し、アプリケーションのパフォーマンスと効率の目標を達成するためのアクションを生成。
- IBM Turbonomicの新しいGPU最適化機能とIBM Instana技術を組み合わせることで、LLMsのためにGPUを活用する顧客に効率とパフォーマンスを提供。
私の考え: GPUの需要が増加している中、Turbonomicの最適化機能は効率を向上させ、コスト管理にも貢献しています。特に、Gen AIやLLMワークロードにおいて、GPUリソースの最適化は重要であり、Turbonomicはそのニーズに応えるために進化しています。
元記事: https://www.ibm.com/blog/announcement/optimize-gpu-resources-turbonomic/