Những dự án lớn luôn cần những cách quản lý hiệu quả, hãy cùng tìm hiểu giải pháp của Leadtek trong việc tìm ra các giải pháp hỗ trợ doanh nghiệp, tập thể trong việc điều hành, tận dụng các tài nguyên sẵn có bằng Leadtek GPU Docker Management System.
Leadtek GPU Docker Management System (GDMS) là một phần mềm quản lý và phân bổ tài nguyên GPU dựa trên Docker (một dự án mã nguồn mở giúp tự động triển khai các ứng dụng Linux và Windows vào trong các container ảo hóa). GDMS sử dụng giao diện người dùng trực quan để quản lý tập trung các dự án AI và Big Data cũng như tài nguyên phát triển cho các trường đại học / trường học, tổ chức nghiên cứu và tập đoàn.
Được kết hợp với các máy chủ và máy trạm Leadtek WinFast GPU, GDMS cho phép bạn tối đa hóa việc sử dụng tài nguyên, quản lý các tác vụ của bạn hiệu quả hơn và giảm tổng chi phí hoạt động. Tất cả các trường học, tổ chức và tập đoàn sẽ được hưởng lợi từ GDMS trong việc triển khai môi trường phát triển, bất kể đó là dự án phát triển AI, khóa đào tạo về AI hay dự án ứng dụng tăng tốc phần cứng sẵn có.
Quản lý tài nguyên dự án
Với giao diện người dùng trực quan và đơn giản của GDMS, ngay cả khi không được đào tạo về Docker, bạn vẫn có thể dễ dàng bắt đầu các tác vụ quản lý của mình, bao gồm tạo, xóa, khởi động hoặc tạm ngừng dự án.
Giám sát GPU thời gian thực
Bạn có thể xem ngay trạng thái sử dụng tài nguyên của tất cả các máy trạm và máy chủ GPU được quản lý, bao gồm CPU, bộ nhớ hệ thống, GPU và bộ nhớ GPU của chúng. GDMS giúp bạn hiểu trạng thái được cập nhật liên tục của các tài nguyên bị chiếm dụng và nhàn rỗi trong hệ thống GPU của bạn.
Giao diện thân thiện
Đẹp mắt, dễ sử dụng cũng như theo dõi, mọi thông số của hệ thống đều được hiển thị dưới dạng biểu đồ hoặc thống báo, hỗ trợ tối đa người dùng trong việc quản lý và phân phối tài nguyên.
Tận dụng GPU một cách tối đa
GDMS cung cấp hai chế độ phân bổ tài nguyên GPU: Chế độ Chia sẻ chia sẻ một GPU giữa nhiều người dùng, trong khi Chế độ Độc quyền có thể cho phép nhiều GPU được sử dụng chỉ bởi một người dùng. Hai chế độ cho phép bạn tự do định cấu hình các tài nguyên phần cứng cần thiết cho mỗi dự án AI. Ví dụ đối với các khóa học về AI có nhiều sinh viên tham dự, bạn không cần phải chuẩn bị máy trạm GPU cho từng sinh viên. Đối với các dự án phát triển AI của công ty, giờ đây bạn có thể cung cấp cho mỗi nhóm dự án tài nguyên phần cứng GPU độc lập mà không có bất kỳ xung đột nào.
Tất cả các dự án được quản lý bởi GDMS, giúp tiết kiệm rất nhiều chi phí bảo trì phần cứng và điện năng tiêu thụ.
Đáp ứng nhu cầu của nhiều trường hợp khác nhau: Một GPU cao cấp có thể được chia sẻ với nhiều người dùng trong một dự án hoặc tập trung sức mạnh cho một dự án nghiên cứu duy nhất
Đăng bình luận về bài viết này