ソリューションハイライト

効率的な GPU メモリの隔離

Alibaba Cloud のホストカーネルによる仮想 GPU 隔離技術に基づき、GPU のメモリとコンピューティングリソースを分割して複数のコンテナとして管理することで、GPU 使用率を最大化し、メモリの競合を防止します。

柔軟な GPU リソースの共有とスケジューリング

さまざまなビジネスシナリオに応じたスケジューリング戦略で GPU のメモリとコンピューティングリソースを AI ジョブに割り当て、コンテナの高パフォーマンスを維持しながら GPU 使用率を最大化します。

カスタマイズ可能な GPU オートスケーリング

使用率やメモリ使用量などの主要な GPU メトリクスを設定し、GPU インスタンスのスケールアップ / スケールダウンを自動的にトリガーすることで、GPU リソースの可用性を向上させ、AI タスクの安定性を確保します。

リアルタイムの GPU 可視化モニタリング

Prometheus のクラスターおよびノードのダッシュボードから、メモリ割り当てや使用量、GPU 温度などの主要な GPU メトリクスをリアルタイムで可視化。GPU インスタンスの健全性を維持し、ソース分散を最適化します。