WoolyAI Acceleration Service
Kỷ nguyên thực thi GPU không giới hạn: Tách rời thực thi CUDA khỏi GPU để quản lý hạ tầng AI không giới hạn.
Liệt kê trong các danh mục:
Công cụ phát triểnKhoa học dữ liệuSaaS
Mô tả
WoolyStack là một lớp trừu tượng CUDA cách mạng được thiết kế cho việc thực thi khối lượng công việc GPU, cho phép hiệu suất chưa từng có và tích hợp liền mạch cho quản lý hạ tầng AI. Nó cho phép người dùng chạy các ứng dụng Pytorch trong môi trường không có GPU, chỉ sử dụng tài nguyên CPU trong khi vẫn duy trì hiệu suất cao và khả năng mở rộng. Với Dịch vụ Tăng tốc WoolyAI, người dùng có thể tận dụng tài nguyên GPU thực tế dựa trên mức tiêu thụ thay vì thời gian, đảm bảo việc sử dụng GPU hiệu quả về chi phí.
Cách sử dụng WoolyAI Acceleration Service?
Để sử dụng WoolyStack, chỉ cần chạy ứng dụng Pytorch của bạn bên trong một container Wooly Client trên hạ tầng CPU của bạn. Thư viện Thời gian chạy Wooly sẽ xử lý việc thực thi và quản lý tài nguyên, cho phép bạn tập trung vào các khối lượng công việc ML mà không phải lo lắng về các thông số phần cứng GPU.
Tính năng chính của WoolyAI Acceleration Service:
1️⃣
Tách biệt việc thực thi CUDA khỏi GPU để quản lý hạ tầng AI không giới hạn
2️⃣
Hỗ trợ phần cứng GPU đa dạng và đơn giản hóa việc quản lý
3️⃣
Cho phép thực thi tách biệt để tăng cường quyền riêng tư và bảo mật
4️⃣
Phân bổ và lập hồ sơ tài nguyên động để tối ưu hóa hiệu suất
5️⃣
Tính phí dựa trên tài nguyên GPU thực tế được sử dụng, không phải thời gian sử dụng.
Tại sao nên sử dụng WoolyAI Acceleration Service?
| # | Trường hợp sử dụng | Trạng thái | |
|---|---|---|---|
| # 1 | Chạy các ứng dụng Pytorch trong môi trường chỉ có CPU bằng cách sử dụng Thư viện Thời gian chạy Wooly | ✅ | |
| # 2 | Sử dụng Dịch vụ Tăng tốc WoolyAI để quản lý tài nguyên GPU hiệu quả về chi phí | ✅ | |
| # 3 | Tích hợp liền mạch nhiều khối lượng công việc ML trên các tài nguyên GPU chia sẻ. | ✅ | |
Do ai phát triển WoolyAI Acceleration Service?
WoolyAI Inc. cam kết cung cấp các giải pháp đổi mới cho quản lý hạ tầng AI, tập trung vào việc tối đa hóa việc sử dụng GPU và đơn giản hóa việc thực thi các khối lượng công việc học máy. Công nghệ của họ được thiết kế để nâng cao hiệu suất trong khi giảm chi phí cho người dùng.