

Woolyai
紹介 :
WoolyAIは、革新的なAIインフラストラクチャ管理技術です。コア製品であるWoolyStackにより、CUDA実行をGPUから切り離し、従来のGPUリソース管理の制限を打破します。この技術により、ユーザーはCPUインフラストラクチャ上でPyTorchアプリケーションを実行し、Woolyランタイムライブラリを使用して計算タスクをリモートGPUリソースに動的に割り当てることができます。このアーキテクチャは、リソース利用率の向上、コスト削減、プライバシーとセキュリティの強化を実現します。クラウドコンピューティングやAI開発の場面で、特に効率的なGPUリソース管理を必要とする企業や開発者を対象としています。
ターゲットユーザー :
この製品は、特にクラウドコンピューティングやAI開発の場面で柔軟性、低コスト、安全なGPUリソース管理ソリューションを必要とする企業や開発者を対象としています。WoolyAIを使用することで、既存のコードを変更することなく、リソースの効率的な利用とコスト最適化を実現できます。
使用シナリオ
あるAIスタートアップ企業は、WoolyAIを使用して、高価なGPUデバイスを購入することなく、クラウド上で効率的にディープラーニングモデルを実行しています。
ある企業は、WoolyAIの従量課金モデルを利用することで、GPUリソースのコストを大幅に削減し、同時にリソース利用率を向上させています。
開発者はローカルCPU環境でPyTorchアプリケーションを開発し、WoolyAIを使用してリモートGPUリソースをシームレスに利用して処理を高速化できます。
製品特徴
ローカルGPUなしでCPUインフラストラクチャ上でPyTorchアプリケーションを実行できます。
WoolyStackテクノロジーによりCUDAを抽象化し、計算タスクをリモートGPUに動的に割り当てます。
時間単位ではなく、実際のGPUリソース使用量に基づいた課金モデルを提供します。
複数のベンダーのGPUハードウェアをサポートし、ハードウェアの依存性を排除します。
隔離された実行環境を提供し、プライバシーとセキュリティを強化します。
動的なリソース割り当てとパフォーマンス分析により、リソース利用率を最適化します。
管理プロセスを簡素化し、運用コストを削減します。
使用チュートリアル
1. WoolyAI公式サイトでアカウント登録してログインします。
2. Wooly Clientコンテナイメージをダウンロードします(例:コマンド docker pull woolyai/client:latest)。
3. ローカルCPU環境でWooly Clientコンテナを実行し、PyTorchアプリケーションを配置します。
4. Wooly ClientをWoolyAIのリモートGPUサービスに接続するように設定します。
5. PyTorchアプリケーションを起動します。WoolyAIは計算タスクを自動的にリモートGPUリソースに割り当てます。
6. リソース使用状況を監視し、実際の使用量に基づいて料金を支払います。
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