Solutions GPU rentables pour les charges de travail IA avec OpenStack - Stratégies d'optimisation

Aperçu

Découvrez comment optimiser les coûts des charges de travail IA en utilisant des GPU abordables et des stations de travail de bureau pour les instances cloud, avec des idées pratiques tirées de la mise en œuvre réussie d'ArcFusion AI et NIPA Cloud.

Programme

• Introduction aux charges de travail IA et optimisation des coûts GPU
Aperçu des exigences des charges de travail IA
Importance des solutions GPU rentables
• Comprendre OpenStack pour les charges de travail IA
Introduction à la plateforme cloud OpenStack
Caractéristiques clés pertinentes pour les charges de travail IA
• Identifier des options GPU abordables
Aperçu des types de GPU et des prix
Critères de sélection pour des GPUs rentables
• Mise en place d'une station de travail de bureau pour les instances cloud
Exigences matérielles
Configurations pour des performances optimales
• Stratégies de déploiement sur OpenStack
Création et gestion d'instances
Intégration de GPUs de bureau avec des instances cloud
• Stratégies d'optimisation pour les charges de travail IA
Amélioration de l'utilisation des GPU
Techniques de gestion des coûts
• Étude de cas : Implémentation ArcFusion AI et NIPA Cloud
Contexte et objectifs du projet
Flux de travail et conception architecturale
Résultats et économies de coûts
• Informations pratiques et meilleures pratiques
Défis techniques et solutions
Conseils pour maintenir des opérations rentables
• Atelier pratique : Configuration d'un environnement de test
Guide étape par étape pour configurer un environnement de test
Simulation de charges de travail IA avec différentes configurations
• Conclusion du cours et tendances futures
Résumé et points clés
Tendances émergentes dans l'optimisation des GPU pour les charges de travail IA

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Sujets

Programmation