Steigern Sie die Auslastung, eliminieren Sie Leerlaufkosten und halten Sie Ihre KI-Workloads mit Echtzeit-Optimierungssignalen performant.
Treiben Sie Innovation voran – nicht Ihre Cloud-Rechnung: GPUs im Griff
PerfectScale überwacht Ihre Cluster kontinuierlich, deckt GPU-Optimierungspotenziale auf und hilft Ihnen so, Ihre Cloud-Ausgaben deutlich zu senken.
Granulare Einblicke in die GPU-Auslastung
Verschaffen Sie sich umfassende Einblicke in die GPU-Auslastung über Cluster und Node-Gruppen hinweg und erkennen Sie Nutzungsmuster und Trends im Zeitverlauf.
GPU-Waste sofort erkennen
Identifizieren Sie mühelos Ineffizienzen in Ihrer KI-Infrastruktur: Erkennen Sie ungenutzte, unterausgelastete oder fehlkonfigurierte Nodes und vermeiden Sie so unnötige Kosten und Skalierungsereignisse.
Schlanke GPU-Infrastruktur
Optimieren Sie Workloads auf GPU-Nodes per Right-Sizing – mit datengestützten Empfehlungen oder vollautomatisch. So verbessern Sie das Scheduling und entfernen unnötige, kostspielige Nodes.
Cloud-Kosten senken, volle Performance behalten
In wenigen Minuten installiert – mit autonomen Optimierungsempfehlungen.
Frequently asked
questions
Kann ich PerfectScale kostenlos testen?
Ja, das Community-Paket von PerfectScale ist dauerhaft kostenlos. Premium-Funktionen wie die Automatisierung stehen Community-Nutzern in den ersten 30 Tagen nach der Kontoerstellung zur Verfügung. Registrieren Sie sich unter https://app.perfectscale.io/account/sign-up.
Was ist Kubernetes-GPU-Optimierung?
Kubernetes-GPU-Optimierung ist ein komplexer Prozess, bei dem die GPU-Ressourcenzuweisung am tatsächlichen Bedarf der Workloads ausgerichtet wird, um Verschwendung zu eliminieren, die Auslastungseffizienz zu verbessern und die K8s-Cloud-Ausgaben zu senken. So verfügen Workloads über genau die Anzahl an GPUs, die sie benötigen – ohne dass die Performance gefährdet wird.
Wie kann ich GPU-Kosten in K8s-Clustern senken?
Um GPU-Kosten in Kubernetes zu senken, benötigen Sie präzise Einblicke in die GPU-Auslastung in Echtzeit, in das Verhalten Ihrer Workloads im Zeitverlauf sowie Transparenz auf Node-Ebene, um die Bin-Packing-Effizienz zu bewerten, ungenutzte Kapazitäten zu identifizieren und in Optimierungspotenziale umzuwandeln. Durch bedarfsgerechtes Right-Sizing von GPU-Workloads, besseres Bin Packing und die Wahl der kosteneffizientesten GPU-Instanzen senken Sie Ihre Cloud-Ausgaben, ohne Performance und Stabilität Ihrer KI-Services zu beeinträchtigen.