Post #5922

Как сократить расходы на GPU без потерь в производительности? 🚢 Разворачивайте ML-проекты в кластерах Kubernetes с GPU и платите только за используемые ресурсы. В Managed Kubernetes от Selectel работает автомасштабирование до нуля. При отсутствии нагрузки количество нод, в том числе с GPU, автоматически уменьшится, а при росте — увеличится. Так вы можете оптимально использовать ресурсы и не платить за их простой. Решение поможет сэкономить на использовании GPU в задачах ML и Data Science. Например, при нерегулярной нагрузке на инфраструктуру во время обучения ML-моделей или инференса. Создавайте кластеры Managed Kubernetes с GPU в облаке Selectel➡️