A grafikus gyorsító hardverek iránti kereslet növekedésével a mesterséges intelligencia és gépi tanulási szolgáltatásokat kínáló vállalatoknak biztosítaniuk kell, hogy a saját tulajdonú vagy bérelt GPU-ik kapacitását a lehető legteljesebb mértékben kihasználják. Tapasztalattal rendelkezünk a számítási környezet teljesítménybeli szűk keresztmetszeteinek azonosításában és megszüntetésében, valamint az általános megoldások egyedi hardverekre és követelményekre történő testreszabásában.
A múltban már sikeresen működtünk együtt nagyobb szervezetekkel a teljesítménybeli céljaik elérése érdekében. Teljesítmény mérések, valamint a platformon elérhető profilozó és diagnosztikai eszközök segítségével azonosítjuk a rendszer azon részeit, amelyek a legnagyobb hatással vannak a teljes futásidőre – függetlenül attól, hogy a szűk keresztmetszetet egyetlen GPU-kernel, egy kernelsorozat, a memória-hozzáférési minták vagy a számítási csomópontok közötti kommunikáció jelenti. Gyakran a legapróbb változtatások is jelentős javulást eredményezhetnek. Otthonosan mozgunk a nyílt forráskódú HPC ökoszisztémában, és képesek vagyunk a különböző könyvtárakat konkrét felhasználási esetekre vagy architektúrákra szabni.
