Soluciones rentables de GPU para cargas de trabajo de IA con OpenStack: estrategias de optimización

Resumen

Descubra cómo optimizar los costos de carga de trabajo de IA utilizando GPUs asequibles y estaciones de trabajo de escritorio para instancias en la nube, con ideas prácticas de la implementación exitosa de ArcFusion AI y NIPA Cloud.

Programa de estudio

• Introducción a las Cargas de Trabajo de IA y Optimización de Costos de GPU
Visión general de las demandas de cargas de trabajo de IA
Importancia de soluciones de GPU rentables
• Comprendiendo OpenStack para Cargas de Trabajo de IA
Introducción a la plataforma en la nube OpenStack
Características clave relevantes para cargas de trabajo de IA
• Identificación de Opciones de GPU Asequibles
Descripción general de tipos y precios de GPU
Criterios de selección para GPUs rentables
• Configuración de una Estación de Trabajo de Escritorio para Instancias en la Nube
Requisitos de hardware
Configuraciones para un rendimiento óptimo
• Estrategias de Despliegue en OpenStack
Creación y gestión de instancias
Integración de GPUs de escritorio con instancias en la nube
• Estrategias de Optimización para Cargas de Trabajo de IA
Mejora de la utilización de GPUs
Técnicas de gestión de costos
• Estudio de Caso: Implementación de ArcFusion AI y NIPA Cloud
Antecedentes y objetivos del proyecto
Flujo de trabajo y diseño arquitectónico
Resultados y ahorro de costos
• Perspectivas Prácticas y Mejores Prácticas
Desafíos técnicos y soluciones
Consejos para mantener operaciones rentables
• Laboratorio Práctico: Configuración de un Entorno de Prueba
Guía paso a paso para configurar un entorno de prueba
Simulación de cargas de trabajo de IA con diferentes configuraciones
• Cierre del Curso y Tendencias Futuras
Resumen y puntos clave
Tendencias emergentes en optimización de GPU para cargas de trabajo de IA

Asignaturas

Programación