Capacidad de la GPU.
Monitoree los recursos de las GPU para garantizar una asignación y disponibilidad óptimas de la capacidad de cómputo en toda la infraestructura empresarial, destinada a cargas de trabajo de aprendizaje automático.
Priority
Execution Context
Esta función proporciona visibilidad en tiempo real del uso de la GPU, el consumo de energía y el estado térmico dentro del centro de datos. Permite a los ingenieros de aprendizaje automático identificar de forma proactiva cuellos de botella en la capacidad de cómputo antes de que afecten a los flujos de trabajo de entrenamiento de modelos. Al agregar métricas de hardware físico e instancias virtualizadas, el sistema admite decisiones de escalamiento dinámico de recursos. Esta capacidad es fundamental para mantener entornos de computación de alto rendimiento, donde la disponibilidad de la GPU está directamente relacionada con los plazos de entrega de los proyectos y la eficiencia de costos.
El sistema ingiere continuamente datos de telemetría de todos los nodos de GPU registrados para calcular las tasas de utilización agregadas por clúster.
Los umbrales de alerta se configuran en función de los patrones de uso históricos para notificar a los ingenieros sobre la inminente escasez de recursos o la degradación del hardware.
Las visualizaciones del panel de control ofrecen información detallada sobre el consumo de energía y la temperatura, lo que permite realizar ajustes operativos inmediatos.
Operating Checklist
Defina el alcance de los nodos de cómputo que se van a monitorizar dentro de la región específica del centro de datos.
Configure los umbrales de utilización y estado adaptados a los perfiles de carga de trabajo de aprendizaje automático.
Habilite la ingesta de telemetría en tiempo real desde los agentes de hardware conectados a clústeres de GPU.
Revise las métricas del panel de control y ajuste las políticas de asignación en función de las tendencias observadas.
Integration Surfaces
Panel de control de monitoreo.
Gráficos en tiempo real que muestran los porcentajes de utilización de la GPU, los procesos activos y la capacidad disponible en todos los nodos.
Sistema de Alertas.
Se envían notificaciones automatizadas a los ingenieros de aprendizaje automático cuando se superan los umbrales de recursos o cuando se detecta una disminución en las métricas de estado del hardware.
API de Asignación de Recursos.
Puntos de acceso programáticos para solicitar instancias de GPU adicionales o para reequilibrar las cargas de trabajo en función de la demanda actual.
