Améliorez le taux d'utilisation, éliminez le gaspillage lié aux ressources inactives et maintenez la performance de vos workloads IA grâce à des signaux d'optimisation en temps réel.
Stimulez l'innovation, pas votre facture cloud : gardez vos GPU sous contrôle
PerfectScale surveille vos clusters en continu et identifie les opportunités d'optimisation GPU pour réduire significativement vos dépenses cloud.
Visibilité granulaire sur l'utilisation des GPU
Bénéficiez d'une vue complète de l'utilisation des GPU sur l'ensemble de vos clusters et groupes de nœuds pour identifier les tendances et habitudes d'utilisation au fil du temps.
Détection instantanée du gaspillage GPU
Identifiez en toute simplicité les inefficacités de votre infrastructure IA en repérant les nœuds inactifs, sous-utilisés ou mal configurés, afin d'éviter des coûts superflus et des événements de scaling inutiles.
Une infrastructure GPU allégée
Appliquez le right-sizing aux workloads exécutés sur vos nœuds GPU grâce à des recommandations basées sur les données ou à l'automatisation, pour améliorer le scheduling et supprimer les nœuds coûteux et superflus.
Réduisez vos coûts cloud sans sacrifier les performances
Installez la solution en quelques minutes et bénéficiez d'insights d'optimisation autonomes.
Frequently asked
questions
Puis-je essayer PerfectScale gratuitement ?
Oui, le forfait Community de PerfectScale est gratuit à vie. Les fonctionnalités premium, comme l'automatisation, sont accessibles aux utilisateurs Community pendant les 30 premiers jours suivant la création du compte. Inscrivez-vous sur https://app.perfectscale.io/account/sign-up.
Qu'est-ce que l'optimisation GPU dans Kubernetes ?
L'optimisation GPU dans Kubernetes est un processus complexe qui consiste à aligner l'allocation des ressources GPU sur la demande réelle des workloads afin d'éliminer le gaspillage, d'améliorer l'efficacité d'utilisation et de réduire les dépenses cloud liées à K8s. Elle garantit que les workloads disposent exactement du nombre de GPU nécessaire pour bien fonctionner, sans compromettre les performances.
Comment réduire les coûts GPU dans les clusters K8s ?
Pour réduire les coûts GPU dans Kubernetes, il faut une visibilité précise sur l'utilisation des GPU en temps réel et sur le comportement des workloads dans la durée, ainsi qu'une visibilité au niveau des nœuds pour évaluer l'efficacité du bin packing, identifier les capacités inactives et les transformer en opportunités d'optimisation. En appliquant le right-sizing aux workloads GPU selon la demande, en améliorant le bin packing et en choisissant les instances GPU les plus rentables, vous réduisez facilement vos dépenses cloud tout en préservant les performances et la stabilité de vos services IA.