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。