リアルタイムの最適化シグナルで稼働率を高め、アイドル状態の無駄をなくし、AIワークロードの高速性を維持します。
クラウド請求額ではなく、イノベーションを加速。GPUを賢く管理
PerfectScaleはクラスターを継続的に監視してGPUの最適化余地を見つけ出し、クラウド支出の大幅な削減を支援します。
GPU稼働率をきめ細かく可視化
クラスターやノードグループ全体のGPU稼働率を包括的に把握し、経時的な利用パターンやトレンドを特定できます。
GPUの無駄を即座に検出
アイドル状態、低稼働、設定ミスのあるノードをピンポイントで特定し、AIインフラ全体の非効率をスムーズに洗い出します。不要なコストやスケーリングイベントを未然に防ぎます。
無駄のないGPUインフラ
データに基づく推奨や自動化を活用して、GPUノード上で稼働するワークロードをライトサイジング。スケジューリングを改善し、不要でコストのかさむノードを取り除きます。
クラウドコストを削減しながら、最高のパフォーマンスを維持
数分でインストールでき、自律的な最適化インサイトをすぐに活用できます。
Frequently asked
questions
PerfectScaleは無料で試せますか?
はい。PerfectScaleのCommunityパッケージはずっと無料でご利用いただけます。自動化などのプレミアム機能も、アカウント作成後30日間はCommunityユーザーの方にご利用いただけます。https://app.perfectscale.io/account/sign-up からご登録ください。
Kubernetes GPU最適化とは何ですか?
Kubernetes GPU最適化とは、GPUリソースの割り当てを実際のワークロード需要に合わせることで、無駄を排除し、稼働効率を高め、K8sのクラウド支出を削減する複雑なプロセスです。パフォーマンスを損なうことなく、ワークロードが十分に動作するために必要な数のGPUを確保します。
K8sクラスターでGPUコストを削減するにはどうすればよいですか?
KubernetesでGPUコストを削減するには、リアルタイムのGPU稼働率や経時的なワークロードの挙動パターンを正確に可視化するとともに、ノードレベルの可視性によってビンパッキング効率を評価し、アイドル状態の容量を特定して最適化の機会へと変える必要があります。需要に応じてGPUワークロードをライトサイジングし、ビンパッキングを改善し、最もコスト効率の高いGPUインスタンスを選択することで、AIサービスのパフォーマンスと安定性を維持しながら、クラウド支出をスムーズに削減できます。