Run ist eine Plattform zur Optimierung und Verwaltung von KI-Infrastruktur mit Fokus auf einer effizienteren Nutzung von GPU-Ressourcen. Auf Kubernetes aufgebaut, unterstützt sie Teams dabei, Rechenleistung effizient über Nutzer, Projekte und Workloads zu verteilen, und erfordert grundlegende Kubernetes-Kenntnisse für Bereitstellung und Betrieb.
Zentrale Funktionen
KI-Workloads dynamisch über Nutzer und Projekte verteilen
Infrastruktur-Auslastung, GPU-Nutzung und Nutzeraktivität überwachen
Konfigurierbare Workspaces mit ausgewählten Tools und Frameworks erstellen
Kontingente und Zugriffsrichtlinien mit flexiblen Steuerungen verwalten
Jobs mit einem KI-Workload-Scheduler planen
GPU-Fractioning nutzen, um mehrere Aufgaben auf einer einzelnen GPU auszuführen
Einsatzbereich
Run lässt sich sowohl in Cloud- als auch in On-Prem-Umgebungen integrieren, unterstützt den Betrieb mit mehreren Nutzern und skaliert für große KI- und Machine-Learning-Infrastrukturen. Ein laufender Kubernetes-Cluster ist erforderlich.
Typische Nutzer
Forschungslabore und Rechenzentren
Unternehmen mit großen KI-Projekten
Teams, die gemeinsam genutzte ML-Infrastruktur betreiben
