GPU & KI · Scheduling & Platzierung

AI-Workloads platzieren. Mit Kapazität und Richtlinie im Blick.

Platzieren Sie Training, Inferenz und allgemeine Accelerator-Workloads nach Poolfähigkeit, Reservierung, Mandantenquote, Standort und Lebenszyklusstatus.

Planer · PlatzierungVM · m.large × 4Halle AKubernetes · 6 KnotenHalle AGPU-Job · 4× GPUHalle BHalle A · CPU + GPUHalle B · GPUsgpugpugpugpugpugpugpu18 Knoten · 7 GPUs · Platzierung nach Quote und ResidenzVM · CONTAINER · KUBERNETES · GPU · SPEICHER · NETZWERK · EIN KATALOG
Input
Workload-Absicht
Service- und Ressourcenbedarf
Entscheidung
Policy-bewusst
Quote, Reservierung und Standort
Ziel
Geeignete Kapazität
Gesunde kompatible Pools
Nachweis
Nachvollziehbar
Platzierung am Service
GPU-Orchestrierung

Scheduling als Betreiberentscheidung.

Platzierung berücksichtigt Kundencommitment und Estate-Zustand gemeinsam.

Fähigkeitsabgleich

Serviceanforderung mit passenden Accelerator-Pools verbinden.

Quote & Reservierung

Shared, dedicated und committed Kapazität respektieren.

Standortrichtlinie

Nach Residenz, Kundenwahl und Standort platzieren.

Lebenszyklusbewusst

Ungesunde oder nicht verfügbare Kapazität vermeiden.

Betriebsablauf

Jede Anfrage gegen echte GPU-Kapazität auflösen.

Serviceanfrage, Kunde, Projekt und kommerzieller Kontext gehen gemeinsam in die Platzierung.

  1. 01

    Anforderung lesen

    Accelerator, Standort und Serviceprofil verstehen.

  2. 02

    Grenzen anwenden

    Quote, Reservierung und Richtlinie prüfen.

  3. 03

    Kapazität wählen

    Gesunden, geeigneten Pool auswählen.

  4. 04

    Platzierung erfassen

    Ressource mit Service und Metrik verbinden.

Zwei verbundene Verantwortungen

Betreiberkontrolle und Kundenaktion bleiben klar getrennt.

Betreiberverantwortung

Was Platzierung beeinflusst

  • Poolfähigkeit und Gesundheit
  • Reservierungen und Commitments
  • Mandanten- und Projektquote
  • Standort- und Lebenszyklusregeln
Kundenperspektive

Was der Kunde auswählt

  • Freigegebener GPU-Service
  • Projekt und Workloadkontext
  • Geeigneter Standort
  • On-Demand oder Commitment
Betriebsergebnis

Was sich im Arbeitsmodell verändert.

Ergebnis 01

Regelkonsistenz

Jede Platzierung folgt denselben durchsetzbaren Regeln.

Ergebnis 02

Commitment-Sicht

Reservierte und geteilte Kapazität bleiben explizit.

Ergebnis 03

Betriebliche Erklärung

Teams können erklären, warum ein Workload wo platziert wurde.

Zusammenarbeit

Entwerfen Sie Scheduling für Estate und Commitments.

Wir ordnen Pools, Reservierungen, Quoten und Platzierungsregeln in den GPU-Service ein.