TAHO beseitigt Ineffizienzen und optimiert KI-, Cloud- und Hochleistungsrechenlasten intelligent, maximiert die Leistung, ohne die Hardware zu erweitern, und ermöglicht nahtloses und dynamisches Scaling.
TAHO beseitigt Ineffizienzen und optimiert KI-, Cloud- und Hochleistungsrechenlasten intelligent, maximiert die Leistung, ohne die Hardware zu erweitern, und ermöglicht nahtloses und dynamisches Scaling.
TAHO wurde entwickelt, um KI-, Cloud- und Hochleistungsrechenlasten (HPC) zu optimieren, indem es Ineffizienzen beseitigt und die Leistung ohne zusätzliche Hardware verbessert. Es bietet eine sofortige Installation, automatisches Scaling und Echtzeitüberwachung, um die Ressourcenauslastung zu maximieren. Durch die autonome Verteilung von Workloads in verschiedenen Umgebungen gewährleistet TAHO Betriebsbereitschaft und maximale Effizienz und senkt Betriebskosten und Stromverbrauch. Mit TAHO können Unternehmen schnellere Ausführungen, reduzierte Schulungskosten und verbesserte Durchsatzraten für rechenintensive Aufgaben erreichen, was es zu einer wertvollen Lösung für jede Infrastruktur macht.
Wer wird Opnbook verwenden?
KI-Forscher
Cloud-Service-Anbieter
HPC-Nutzer
IT-Infrastrukturmanager
Technologieunternehmen
Wie verwendet man Opnbook?
Schritt 1: Sichern Sie sich einen frühen Zugang zu TAHO.
Schritt 2: Implementieren Sie TAHO auf Ihrer bestehenden Infrastruktur.
Schritt 3: Konfigurieren Sie die dynamischen Optimierungseinstellungen.
Schritt 4: Überwachen Sie Leistungskennzahlen und Ressourcenauslastung.
Schritt 5: Skalieren Sie nahtlos, wenn Ihre Arbeitslast zunimmt.
Plattform
web
Die Kernfunktionen und Vorteile von Opnbook
Die Hauptfunktionen
Autonome Optimierung
Sofortige Bereitstellung
Echtzeitüberwachung
Automatisches Skalieren
Kaltstart in Millisekunden
Die Vorteile
Maximierte Effizienz
Reduzierte Kosten
Erhöhter Durchsatz
Spitzenleistung
Betriebsbereitschaft
Hauptverwendungsfälle & Anwendungen von Opnbook
Optimierung von KI-Arbeitslasten
Verbesserung von Cloud-Diensten
Steigerung der HPC-Leistung
Reduzierung der Infrastrukturkosten
Erhöhung der Ressourceneffizienz
Vor- und Nachteile von Opnbook
Vorteile
Verdoppelt den Durchsatz ohne zusätzliche Hardware- oder Energiekosten
Beseitigt Container-Overhead und Orchestrierungsverzögerungen
Unterstützt Hybrid-Cloud-, Edge- und On-Premise-Umgebungen ohne Bindung
Autonome Bereitstellung und kontinuierliche Arbeitslastoptimierung
Startzeit für Arbeitslasten unter einer Millisekunde
Native Unterstützung für KI-spezifische Optimierungen wie Sparse-Modelle und GPU-Planung
Eingebaute Echtzeit-Einblicke für Leistung und Kosteneinsparungen
Verbessert die Effizienz für hochdurchsatzfähige, mehrthreadige KI- und HPC-Workloads
Nachteile
Nicht geeignet für leichte oder burstartige Web-Workloads
Nicht ideal für traditionelle Anwendungen ohne anhaltenden Rechenbedarf
Begrenzter Fokus auf API- oder Frontend-Service-Teams
Keine öffentlich verfügbaren Open-Source-Codes oder GitHub-Repositories gefunden