WoolyAI Acceleration Service
A era da execução de GPU sem limites: desacoplamento da execução CUDA das GPUs para uma gestão ilimitada da infraestrutura de IA.
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Descrição
WoolyStack é uma camada de abstração CUDA revolucionária projetada para a execução de cargas de trabalho em GPU, permitindo uma eficiência sem precedentes e uma integração perfeita para a gestão de infraestrutura de IA. Permite que os usuários executem aplicações Pytorch em um ambiente de cliente sem GPU, utilizando apenas recursos de CPU, enquanto mantém alto desempenho e escalabilidade. Com o WoolyAI Acceleration Service, os usuários podem aproveitar os recursos reais de GPU com base no consumo, em vez do tempo, garantindo uma utilização de GPU econômica e eficiente.
Como usar WoolyAI Acceleration Service?
Para usar o WoolyStack, basta executar sua aplicação Pytorch dentro de um contêiner Wooly Client em sua infraestrutura de CPU. A Wooly Runtime Library cuidará da execução e da gestão de recursos, permitindo que você se concentre em suas cargas de trabalho de ML sem se preocupar com as especificidades do hardware de GPU.
Recursos principais de WoolyAI Acceleration Service:
1️⃣
Desacopla a execução CUDA das GPUs para uma gestão de infraestrutura de IA sem limites
2️⃣
Suporta diversos hardwares de GPU e simplifica a gerenciabilidade
3️⃣
Permite execução isolada para maior privacidade e segurança
4️⃣
Alocação dinâmica de recursos e perfilagem para desempenho otimizado
5️⃣
Cobrança com base nos recursos reais de GPU utilizados, não no tempo utilizado.
Por que usar WoolyAI Acceleration Service?
# | Caso de uso | Status | |
---|---|---|---|
# 1 | Executar aplicações Pytorch em um ambiente apenas de CPU usando a Wooly Runtime Library | ✅ | |
# 2 | Utilizar o WoolyAI Acceleration Service para uma gestão econômica de recursos de GPU | ✅ | |
# 3 | Integrar perfeitamente múltiplas cargas de trabalho de ML em recursos de GPU compartilhados. | ✅ |
Desenvolvido por WoolyAI Acceleration Service?
A WoolyAI Inc. é dedicada a fornecer soluções inovadoras para a gestão de infraestrutura de IA, focando em maximizar a utilização de GPU e simplificar a execução de cargas de trabalho de aprendizado de máquina. Sua tecnologia é projetada para melhorar o desempenho enquanto reduz os custos para os usuários.