Juice - GPU sobre IP

Juice

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Tipo:
Site Web
Última atualização:
2025/08/22
Descrição:
Juice permite GPU sobre IP, permitindo que você conecte em rede e agrupe suas GPUs com software para cargas de trabalho de IA e gráficos.
Compartilhar:
virtualização de GPU
aceleração de IA
acesso remoto

Visão geral de Juice

Juice: GPUs conectadas em rede e agrupadas

O que é Juice?

Juice é uma solução de software que permite GPU sobre IP, transformando suas GPUs em recursos virtualizados acessíveis remotamente. Isso permite o agrupamento, compartilhamento e alocação dinâmica de GPUs para cargas de trabalho intensivas em gráficos e IA.

Principais características:

  • Acesso remoto à GPU: Acesse qualquer GPU, em qualquer lugar, por meio de redes padrão.
  • Compartilhamento dinâmico: Compartilhe GPUs com vários hosts de aplicativos remotamente e aloque recursos dinamicamente para uma utilização próxima de 100%.
  • Flexibilidade da GPU: Adapte e reequilibre os recursos computacionais dinamicamente.
  • Orquestração sem Kubernetes: Implemente o agendamento, agrupamento e fracionamento dinâmicos de GPU sem a complexidade do Kubernetes.

Como usar o Juice?

Juice foi projetado para fácil instalação e integração. Basta instalar o software para conectar suas GPUs à rede e torná-las disponíveis como recursos remotos.

Por que o Juice é importante?

Juice oferece vários benefícios importantes:

  • Maior utilização da GPU: Maximize o uso de seus recursos de GPU, compartilhando-os entre várias cargas de trabalho.
  • Economia de custos: Reduza os custos de infraestrutura utilizando com eficiência a capacidade de GPU existente.
  • Flexibilidade e escalabilidade: Adapte e reequilibre dinamicamente os recursos computacionais para atender às demandas em constante mudança.
  • Gerenciamento simplificado: Orquestre os recursos de GPU sem a necessidade de plataformas de contêineres complexas como o Kubernetes.

Onde posso usar o Juice?

Juice pode ser usado em uma variedade de cenários, incluindo:

  • IA e aprendizado de máquina: Acelere o treinamento e a inferência de modelos de IA, fornecendo acesso remoto aos recursos de GPU.
  • Ciência de dados: Permita que os cientistas de dados executem cargas de trabalho de IA dinamicamente em redes de GPU distribuídas alimentadas por Juice.
  • Computação de alto desempenho: Orquestre os recursos de GPU para aplicativos HPC exigentes.
  • Computação em nuvem: Direcione a capacidade da GPU de locais abundantes para locais escassos, mesmo entre diferentes provedores de nuvem.

Histórias de sucesso de clientes:

  • Uma das principais universidades técnicas usa o Juice para agendamento dinâmico de GPU em seu supercluster.
  • Uma empresa de infraestrutura digital usa o Juice para rotear a capacidade de GPU entre diferentes nuvens.
  • Um fabricante de estações de trabalho permite que os cientistas de dados executem cargas de trabalho de IA em redes de GPU distribuídas alimentadas por Juice.

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