Juice

Juice: GPU conectadas en red y agrupadas

¿Qué es Juice?

Juice es una solución de software que permite GPU sobre IP, transformando sus GPU en recursos virtualizados accesibles de forma remota. Esto permite la agrupación, el intercambio y la asignación dinámica de GPU para cargas de trabajo intensivas en gráficos y IA.

Características clave:

• Acceso remoto a GPU: Acceda a cualquier GPU, en cualquier lugar, a través de redes estándar.
• Intercambio dinámico: Comparta GPU con varios hosts de aplicaciones de forma remota y asigne recursos dinámicamente para una utilización cercana al 100%.
• Flexibilidad de GPU: Adapte y reequilibre los recursos informáticos dinámicamente.
• Orquestación sin Kubernetes: Implemente la programación, la agrupación y el fraccionamiento dinámicos de GPU sin la complejidad de Kubernetes.

¿Cómo usar Juice?

Juice está diseñado para una fácil instalación e integración. Simplemente instale el software para conectar en red sus GPU y hacerlas disponibles como recursos remotos.

¿Por qué es importante Juice?

Juice ofrece varios beneficios clave:

• Mayor utilización de la GPU: Maximice el uso de sus recursos de GPU compartiéndolos entre múltiples cargas de trabajo.
• Ahorro de costos: Reduzca los costos de infraestructura utilizando de manera eficiente la capacidad de GPU existente.
• Flexibilidad y escalabilidad: Adapte y reequilibre dinámicamente los recursos informáticos para satisfacer las demandas cambiantes.
• Gestión simplificada: Orqueste los recursos de GPU sin la necesidad de plataformas de contenedorización complejas como Kubernetes.

¿Dónde puedo usar Juice?

Juice se puede utilizar en una variedad de escenarios, que incluyen:

• IA y aprendizaje automático: Acelere el entrenamiento y la inferencia de modelos de IA proporcionando acceso remoto a los recursos de GPU.
• Ciencia de datos: Permita a los científicos de datos ejecutar cargas de trabajo de IA dinámicamente en redes de GPU distribuidas impulsadas por Juice.
• Computación de alto rendimiento: Orqueste los recursos de GPU para aplicaciones HPC exigentes.
• Computación en la nube: Dirija la capacidad de la GPU desde ubicaciones abundantes a ubicaciones escasas, incluso entre diferentes proveedores de la nube.

Historias de éxito de clientes:

• Una de las principales universidades técnicas utiliza Juice para la programación dinámica de GPU en su superclúster.
• Una empresa de infraestructura digital utiliza Juice para enrutar la capacidad de GPU a través de diferentes nubes.
• Un fabricante de estaciones de trabajo permite a los científicos de datos ejecutar cargas de trabajo de IA en redes de GPU distribuidas impulsadas por Juice.