ScaleOps

Ihr GPU-Speicher ist zu 90 % reserviert und größtenteils ungenutzt. Legen Sie den Schalter um. vLLM reserviert standardmäßig 90 % des GPU-Speichers, egal, was Ihr Traffic braucht. Das dunkle Blau ist das, was das Modell tatsächlich nutzt. Der Rest ist blockiert, sodass sich kein anderer Workload diese GPU teilen kann und Sie weiter für mehr bezahlen. ScaleOps GPU legt die Reservierung anhand der gemessenen Nutzung fest, damit sich auch speichergebundene Workloads endlich eine GPU teilen können. Ohne Änderungen an Code, Modellen oder Images.

Vous réglez encore à la main l'allocation CPU et GPU de Kubernetes? ScaleOps ajuste les deux en continu et de façon autonome, et réduit vos coûts cloud et GPU de 60 à 80 %, sans sacrifier la performance. Plus de réglages manuels, plus de surprovisionnement, plus d'incidents à répétition. Découvrez comment ScaleOps s'intègre à votre stack.

Sie brauchen kein weiteres Dashboard, sondern echte Einsparungen. ScaleOps passt Kubernetes-Ressourcen automatisch an die Live-Auslastung an. So hören Sie auf, zu viel zu provisionieren, und zahlen nur für das, was Sie tatsächlich nutzen. Die Plattform hält Services zuverlässig und performant und setzt bis zu 80 % Ihres Cloud-Budgets frei. Bringen Sie Ihre K8s-Optimierung auf Autopilot und lenken Sie dieses Budget zurück in Innovation.

Vous réglez encore à la main l'allocation CPU et GPU de Kubernetes? ScaleOps ajuste les deux en continu et de façon autonome, et réduit vos coûts cloud et GPU de 60 à 80 %, sans sacrifier la performance. Plus de réglages manuels, plus de surprovisionnement, plus d'incidents à répétition. Découvrez comment ScaleOps s'intègre à votre stack.

$7 million in projected savings from a proof of concept alone. Adobe's engagement with ScaleOps on Amazon Web Services (AWS) automated 240 of 516 Amazon EKS clusters, with full deployment projected at $30 million per year. Read the story: https://lnkd.in/dTBkZrTP

Noch immer von Hand an der CPU- und GPU-Zuweisung in Kubernetes schrauben? ScaleOps passt beides kontinuierlich und autonom an den realen Bedarf an und senkt Cloud- und GPU-Kosten um 60 bis 80 %, bei stabiler Performance. Kein manuelles Tuning, keine Überprovisionierung, keine wiederkehrenden Incidents. Sehen Sie, wie es in Ihren Stack passt.