Juice

Juice: Netzwerkgebundene und gebündelte GPUs

Was ist Juice?

Juice ist eine Softwarelösung, die GPU over IP ermöglicht und Ihre GPUs in remote zugängliche, virtualisierte Ressourcen umwandelt. Dies ermöglicht das Bündeln, Teilen und dynamische Zuweisen von GPUs für KI- und grafikintensive Workloads.

Hauptmerkmale:

• Remote-GPU-Zugriff: Greifen Sie über Standardnetzwerke von überall auf jede GPU zu.
• Dynamische Freigabe: Teilen Sie GPUs remote mit mehreren Anwendungshosts und weisen Sie Ressourcen dynamisch zu, um eine nahezu 100-prozentige Auslastung zu erreichen.
• GPU-Flexibilität: Passen Sie Rechenressourcen dynamisch an und gleichen Sie sie aus.
• Orchestrierung ohne Kubernetes: Implementieren Sie dynamische GPU-Planung, -Bündelung und -Fraktionierung ohne die Komplexität von Kubernetes.

Wie verwende ich Juice?

Juice ist auf einfache Installation und Integration ausgelegt. Installieren Sie einfach die Software, um Ihre GPUs mit dem Netzwerk zu verbinden und sie als Remote-Ressourcen verfügbar zu machen.

Warum ist Juice wichtig?

Juice bietet mehrere wichtige Vorteile:

• Erhöhte GPU-Auslastung: Maximieren Sie die Nutzung Ihrer GPU-Ressourcen, indem Sie sie über mehrere Workloads hinweg freigeben.
• Kosteneinsparungen: Reduzieren Sie die Infrastrukturkosten, indem Sie die vorhandene GPU-Kapazität effizient nutzen.
• Flexibilität und Skalierbarkeit: Passen Sie Rechenressourcen dynamisch an und gleichen Sie sie aus, um sich ändernden Anforderungen gerecht zu werden.
• Vereinfachte Verwaltung: Orchestrieren Sie GPU-Ressourcen, ohne dass komplexe Containerisierungsplattformen wie Kubernetes erforderlich sind.

Wo kann ich Juice verwenden?

Juice kann in einer Vielzahl von Szenarien verwendet werden, darunter:

• KI und maschinelles Lernen: Beschleunigen Sie das Training und die Inferenz von KI-Modellen, indem Sie Remote-Zugriff auf GPU-Ressourcen bereitstellen.
• Data Science: Ermöglichen Sie Data Scientists, KI-Workloads dynamisch über von Juice betriebene verteilte GPU-Netzwerke auszuführen.
• Hochleistungsrechnen: Orchestrieren Sie GPU-Ressourcen für anspruchsvolle HPC-Anwendungen.
• Cloud Computing: Leiten Sie die GPU-Kapazität von reichlich vorhandenen Standorten zu knappen Standorten, sogar zwischen verschiedenen Cloud-Anbietern.

Erfolgsgeschichten von Kunden:

• Eine der führenden technischen Universitäten verwendet Juice für die dynamische GPU-Planung in ihrem Supercluster.
• Ein digitales Infrastrukturunternehmen verwendet Juice, um GPU-Kapazität über verschiedene Clouds hinweg zu leiten.
• Ein Workstation-Hersteller ermöglicht es Data Scientists, KI-Workloads über von Juice betriebene verteilte GPU-Netzwerke auszuführen.