제품
[아스트라고]
AI 머신러닝을 위한 GPU
Management 솔루션
Management 솔루션
머신러닝 워크로드를 효율적으로
운영할 수 있게 만들어주는 Kubernetes 기반의
GPU 인프라 관리 솔루션
운영할 수 있게 만들어주는 Kubernetes 기반의
GPU 인프라 관리 솔루션
Overview
AstraGo는 잡 스케줄러와 리소스 최적화 기술,
실시간 모니터링 및 리포트 기능을 통해
GPU 서버 활용도를 극대화하고 인프라 관리
효율을 높여 주며, 특히 동종 솔루션 중
유일하게 학습 시간 예측 기능을 제공하여
편의성을 향상시킵니다.
실시간 모니터링 및 리포트 기능을 통해
GPU 서버 활용도를 극대화하고 인프라 관리
효율을 높여 주며, 특히 동종 솔루션 중
유일하게 학습 시간 예측 기능을 제공하여
편의성을 향상시킵니다.
주요기능
머신러닝 프레임워크 및 IDE(통합개발환경)
머신러닝 지원 시스템, 인프라 관리 및 오케스트레이션
머신러닝 지원 시스템
모델 허브
커스텀 이미지
빌트인 이미지
학습시간 예측
ML
엔지니어
엔지니어
인프라 관리 및 오케스트레이션
잡스케줄러
리소스 최적화
모니터링
리포트
관리자
Kubernetes
H/W 인프라
GPU
CPU
네트워크
RAM
머신러닝 지원 시스템
사용자의 수준에 맞춰 Model Hub, Built-in
Image, Custom 3가지 방식으로 학습을
지원합니다. 또한 업계 유일의 학습시간
예측으로 연구자 및 프로젝트의 시간 운용에
기여합니다.
Image, Custom 3가지 방식으로 학습을
지원합니다. 또한 업계 유일의 학습시간
예측으로 연구자 및 프로젝트의 시간 운용에
기여합니다.
인프라 오케스트레이션
및 관리
및 관리
잡 스케줄러와 리소스 최적화를 통해 인프라
전체의 효율성을 높이고, 모니터링과 리포트로
현재 상황을 진단하고 인사이트를 제공합니다.
전체의 효율성을 높이고, 모니터링과 리포트로
현재 상황을 진단하고 인사이트를 제공합니다.
리소스 최적화
리소스를 제대로 활용하지 못하는
워크로드를 검증하고 회수하여 리소스 낭비 예방
워크로드를 검증하고 회수하여 리소스 낭비 예방
리포트
분석된 통계와 데이터를 바탕으로 현재
상황을 진단하여 인사이트 보고서 제공
상황을 진단하여 인사이트 보고서 제공
잡 스케줄러
작업에 필요한 최적의 GPU 자원을 자동으로 배치
모니터링
GPU, CPU 메모리 등 리소스 사용 현황을
클러스터/노드/워크스페이스별로 제공
클러스터/노드/워크스페이스별로 제공
특장점 & 차별점
특장점. I
목적에 맞는 인프라 운용을
지원하는 잡스케줄러
지원하는 잡스케줄러
효율성 중심 잡 스케줄러는 가용 자원이 적은
노드부터 작업을 배정하여 전체 GPU 활용률 향상
노드부터 작업을 배정하여 전체 GPU 활용률 향상
MIG 등 다양한 GPU 분할 기술 지원으로
보다 효과적인 스케줄러 운영 가능
보다 효과적인 스케줄러 운영 가능
특장점. II
차별점. III
차별점. IV
학습할 수 있어, 학생 및 초급자의 교육 목적에 적합
이미지를 제공하여 개발 환경 구성 시간 절감
구성된 이미지를 업로드하여 사용 가능
학습 중에는 진행 경과를 Bar 형태 UI로 실시간
확인 가능