Orchestrare GPU și managementul clusterelor
Orchestrarea GPU decide ce workload rulează pe ce GPU, când și cât timp. Făcută bine, o echipă își împarte acceleratoarele scumpe între antrenare, fine-tuning și inferență fără joburi care așteaptă ore și fără plăci care stau degeaba. Athryx Tech ajută echipele AI să configureze și să administreze acest strat, din București, pentru clienți din Europa și nu numai.
Majoritatea problemelor cu GPU-urile sunt probleme de management. Clusterele cresc proiect cu proiect, nimeni nu vede gradul de utilizare, inferența concurează cu antrenarea pe aceleași plăci, iar factura de cloud vine ca o surpriză. Aducem structură: programare și cote, autoscaling pentru inferență, monitorizare care arată unde se duce timpul de GPU și runbook-uri pe care echipa le poate opera.
Lucrăm cu workload-uri containerizate pe Kubernetes și cu platformele cloud GPU din jurul stack-ului NVIDIA. Ca membru NVIDIA Inception, cu experiență directă pe DGX Cloud Lepton prin rețeaua CEE Partners, suntem obișnuiți să conectăm modelele la infrastructura și aplicațiile care depind de ele.
Acest serviciu se ocupă de rularea și administrarea capacității GPU. Dacă încă alegeți hardware, furnizori sau o arhitectură de deployment, începeți cu serviciul nostru de infrastructură GPU.
Probleme pe care le rezolvăm
- Joburi de antrenare care stau ore în coadă în timp ce alte GPU-uri sunt libere
- Inferență și antrenare care se bat pe aceleași plăci
- Nicio vizibilitate asupra utilizării GPU sau a costului pe echipă, proiect sau model
- Programare ad-hoc pe care o înțelege un singur inginer
Pentru cine este
- Echipe AI care împart un cluster GPU între proiecte sau departamente
- Startup-uri care scalează inferența pentru un produs AI
- Companii care rulează capacitate GPU hibridă, în cloud și on-premise
- Echipe de platformă care vor ca workload-urile GPU să se comporte ca restul infrastructurii
Ce livrăm
- Programare GPU, cozi și cote pe Kubernetes
- Strategii de partajare GPU pentru workload-uri mixte de antrenare și inferență
- Autoscaling pentru servirea modelelor în funcție de cererea reală
- Monitorizarea utilizării și costului GPU pe echipă, proiect sau model
- Pipeline-uri containerizate de antrenare și inferență cu CI/CD
- Managementul capacității GPU hibride și multi-cloud
- Runbook-uri, alerte și predare către echipa de platformă
Tehnologii și stack
- GPU-uri NVIDIA și CUDA
- Kubernetes și orchestrare de containere
- Docker și CI/CD pentru workload-uri ML
- PyTorch, ONNX și framework-uri de model serving
- DGX Cloud Lepton, AWS, GCP și furnizori GPU specializați
- Metrici, dashboard-uri și alertare pentru workload-uri GPU
Cum lucrăm
- 01Auditul workload-urilor, al gradului de utilizare și al costurilor actuale
- 02Definirea regulilor de programare, partajare și scalare în funcție de priorități
- 03Implementare în etape, începând cu workload-urile care irosesc cel mai mult timp de GPU
- 04Predarea dashboard-urilor și a runbook-urilor, apoi iterare împreună cu echipa
Referință selectată
Membru al programului NVIDIA Inception. Contribuție directă la DGX Cloud Lepton prin rețeaua CEE Partners, o platformă cloud GPU care conectează dezvoltatorii la capacitate globală de calcul pentru inferență, antrenare și deployment AI. Participare la GTC Paris 2025, cu workshop-uri despre Agentic AI.
Întrebări frecvente
Ce este orchestrarea GPU?
Orchestrarea GPU este programarea și administrarea automată a resurselor GPU între workload-uri. Decide ce joburi rulează pe ce GPU-uri, împarte capacitatea între echipe și scalează inferența în funcție de cerere.
Care este diferența dintre infrastructura GPU și orchestrarea GPU?
Infrastructura înseamnă hardware-ul, furnizorii cloud și arhitectura alese. Orchestrarea înseamnă cum rulați și împărțiți zilnic acea capacitate. Vă ajutăm cu ambele.
Lucrați cu GPU-uri on-premise sau doar în cloud?
Cu ambele. Multe echipe combină hardware propriu cu capacitate GPU din cloud, iar orchestrarea este cea care menține combinația eficientă.
Lucrați cu clienți din afara României?
Da. Lucrăm remote, în engleză, cu echipe din Europa și SUA. Munca pe infrastructură GPU se potrivește foarte bine livrării remote.
Servicii conexe
Scoateți din GPU-uri mai puțin decât plătiți?
Spuneți-ne cum este folosit clusterul astăzi. Vă arătăm cele mai rapide câștiguri la utilizare și cost și cum ar arăta un setup administrat.
Contactați-ne