Run est une plateforme d’optimisation et de gestion de l’infrastructure IA, avec un accent sur l’optimisation de la valeur des ressources GPU. Conçue sur Kubernetes, elle aide les équipes à répartir efficacement le calcul entre les utilisateurs, les projets et les charges de travail, et nécessite des connaissances de base de Kubernetes pour être déployée et exploitée.
Capacités clés
Répartir dynamiquement les charges de travail IA entre les utilisateurs et les projets
Surveiller l’utilisation de l’infrastructure, des GPU et l’activité des utilisateurs
Créer des espaces de travail configurables avec les outils et frameworks sélectionnés
Gérer les quotas et les politiques d’accès avec des contrôles flexibles
Planifier les jobs avec un ordonnanceur de charges de travail IA
Utiliser le fractionnement des GPU pour exécuter plusieurs tâches sur un seul GPU
Cas d’usage
Run s’intègre aux environnements cloud et sur site, prend en charge le fonctionnement multi-utilisateur et s’adapte aux grandes infrastructures IA et de machine learning. Un cluster Kubernetes en fonctionnement est requis.
Utilisateurs types
Laboratoires de recherche et centres de calcul
Entreprises menant de grands projets IA
Équipes exploitant une infrastructure ML partagée
