Tanpa cara yang efektif untuk mengekstraksi daya komputasi tambahan dari infrastruktur yang ada, organisasi sering kali terpaksa membeli perangkat keras tambahan atau menunda proyek. Hal ini dapat menyebabkan waktu tunggu yang lebih lama untuk mendapatkan hasil dan berpotensi kalah dari pesaing. Masalah ini diperburuk dengan meningkatnya beban kerja AI yang memerlukan beban komputasi GPU tinggi.
ClearML telah menghadirkan solusi sempurna untuk masalah ini – kekuatan GPU fraksional untuk pengguna open source, sehingga memungkinkan untuk “mempartisi” satu GPU sehingga dapat menjalankan beberapa tugas AI secara bersamaan.
Langkah ini mengacu pada masa-masa awal komputasi ketika mainframe dapat digunakan bersama antara individu dan organisasi, sehingga memberi mereka kemampuan untuk memanfaatkan daya komputasi tanpa harus membeli perangkat keras tambahan.
Kemampuan pecahan GPU Nvidia
ClearML mengatakan fitur baru ini memungkinkan para profesional DevOps dan pemimpin infrastruktur AI untuk mempartisi GPU Nvidia GTX dan RTX serta pusat data berkemampuan MIG menjadi unit yang lebih kecil untuk mendukung berbagai beban kerja AI dan HPC, memungkinkan pengguna untuk beralih antara pekerjaan R&D kecil dan pelatihan yang lebih besar dan lebih menuntut. pekerjaan. .
Pendekatan ini mendukung multi-tenancy, menyediakan komputasi yang aman dan rahasia dengan memori keras yang terbatas. ClearML mengatakan pemangku kepentingan dapat menjalankan beban kerja paralel yang terisolasi pada satu sumber daya komputasi bersama, sehingga meningkatkan efisiensi dan mengurangi biaya.
“Dengan penawaran gratis baru kami yang kini mendukung sebagian kemampuan GPU Nvidia terluas dibandingkan perusahaan lain, ClearML mendemokratisasi akses terhadap komputasi sebagai bagian dari komitmen kami untuk membantu komunitas kami membangun AI yang lebih baik pada skala apa pun,” kata Moses Gutman . “Dan lebih cepat.” , CEO dan Salah Satu Pendiri ClearML. “Kami berharap organisasi yang memiliki gabungan infrastruktur akan dapat menggunakan ClearML dan memaksimalkan komputasi dan sumber daya yang mereka miliki.”
Fungsi GPU parsial open source baru tersedia secara gratis Halaman GitHub ClearML.
Lainnya dari TechRadar Pro
“Incredibly charming gamer. Web guru. TV scholar. Food addict. Avid social media ninja. Pioneer of hardcore music.”
More Stories
Transport for London mengeksplorasi penggunaan teknologi dan data untuk 'mencapai perubahan dalam perilaku penghindar tarif' – PublicTechnology
Para donor di Silicon Valley berperang demi Kamala Harris, Trump, dan diri mereka sendiri
WeRide telah berkembang secara global seiring dengan adopsi kecerdasan buatan oleh industri transportasi