Juice - IP経由のGPU

Juice

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しゅるい:
ウェブサイト
最終更新:
2025/08/22
説明:
JuiceはGPU over IPを可能にし、ソフトウェアを使用してGPUをネットワーク接続してプールし、AIおよびグラフィックスのワークロードに使用できるようにします。
共有:
GPU仮想化
AIアクセラレーション
リモートアクセス

Juice の概要

Juice:ネットワーク接続された GPU とプールされた GPU

Juice とは何ですか?

Juice は、GPU over IP を実現するソフトウェア ソリューションであり、GPU をリモート アクセス可能な仮想化リソースに変換します。これにより、AI およびグラフィックスを集中的に使用するワークロードの GPU をプール、共有、および動的に割り当てることができます。

主な機能:

  • リモート GPU アクセス: 標準ネットワーキング経由で、どこからでも任意の GPU にアクセスします。
  • 動的共有: GPU を複数のアプリケーション ホストとリモートで共有し、リソースを動的に割り当てて、ほぼ 100% の使用率を実現します。
  • GPU の柔軟性: コンピューティング リソースを動的に調整および再調整します。
  • Kubernetes なしのオーケストレーション: Kubernetes の複雑さなしに、動的な GPU スケジューリング、プーリング、およびフラクショニングを実装します。

Juice の使用方法

Juice は、簡単なインストールと統合のために設計されています。ソフトウェアをインストールするだけで GPU をネットワークに接続し、リモート リソースとして利用できるようにします。

Juice が重要な理由

Juice には、いくつかの重要な利点があります。

  • GPU 使用率の向上: 複数のワークロード間で GPU リソースを共有することで、GPU リソースの使用率を最大化します。
  • コスト削減: 既存の GPU キャパシティを効率的に使用することで、インフラストラクチャ コストを削減します。
  • 柔軟性とスケーラビリティ: 変化する需要に合わせて、コンピューティング リソースを動的に調整および再調整します。
  • 管理の簡素化: Kubernetes のような複雑なコンテナ化プラットフォームを必要とせずに GPU リソースをオーケストレーションします。

Juice の使用場所

Juice は、次のようないくつかのシナリオで使用できます。

  • AI および機械学習: GPU リソースへのリモート アクセスを提供することにより、AI モデルのトレーニングと推論を高速化します。
  • データ サイエンス: データ サイエンティストが、Juice を利用した分散 GPU ネットワーク上で AI ワークロードを動的に実行できるようにします。
  • ハイ パフォーマンス コンピューティング: 要求の厳しい HPC アプリケーション向けに GPU リソースをオーケストレーションします。
  • クラウド コンピューティング: GPU キャパシティを豊富な場所から希少な場所に、異なるクラウド プロバイダー間でもルーティングします。

お客様の成功事例:

  • 主要な技術大学の 1 つが、スーパー クラスターで動的な GPU スケジューリングに Juice を使用しています。
  • デジタル インフラストラクチャ企業が、異なるクラウド間で GPU キャパシティをルーティングするために Juice を使用しています。
  • ワークステーション メーカーが、データ サイエンティストが Juice を利用した分散 GPU ネットワーク上で AI ワークロードを実行できるようにしています。

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