本繁體中文版使用機器翻譯,譯文僅供參考,若與英文版本牴觸,應以英文版本為準。
Run:AI工作負載協調的AI平台
貢獻者
-
此文件 PDF 的網站
![](https://docs.netapp.com/common/images/pdf-zip.png)
個別的 PDF 文件集合
Creating your file...
This may take a few minutes. Thanks for your patience.
Your file is ready
-
加快創新速度。透過使用Run:AI資源集合、佇列及優先順序機制搭配NetApp儲存系統、可讓研究人員擺脫基礎架構管理的麻煩、專注於資料科學。RUN:AI與NetApp客戶可在不產生運算或資料傳輸途徑瓶頸的情況下、視需要執行任意數量的工作負載、進而提高生產力。
-
提高團隊生產力。RUN:AI公平演算法保證所有使用者和團隊都能獲得公平的資源共享。您可以預設優先專案的相關原則、而平台可將資源從一個使用者團隊動態分配到另一個使用者團隊、協助使用者及時存取令人夢寐以求的GPU資源。
-
提升GPU使用率。Run:AI排程器可讓使用者輕鬆使用分數GPU、整數GPU及GPU的多個節點、以進行Kubernetes的分散式訓練。如此一來、AI工作負載就會根據需求而非容量來執行。資料科學團隊能夠在相同的基礎架構上執行更多AI實驗。