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Cluster Engine を計算の中心として活用し、PyTorch や Hugging Face などのフレームワークを統合。さらに、Kubernetes と Docker などの強力な実行環境とシームレスに結合し、効率的なデプロイとスマートな管理を実現します。
クラスタ全体にわたってコンテナ化されたワークロードを自動的にスケールおよび管理し、GPU の最大利用率と稼働時間を確保します。
Kubernetes を使用してコンテナをシームレスにオーケストレーションし、AI/ML、HPC、クラウドネイティブアプリケーションを最適化します。
あらかじめ構成された GPU 最適化コンテナで AI ワークロードを迅速に実行、または独自のカスタムイメージを使用してニーズに合わせた運用が可能です。
最小限の設定でコンテナが自動的にデプロイされ、手動のセットアップ時間を短縮し、市場投入までの時間を加速します。
カスタムアラートを使って、GPU とジョブのパフォーマンスをリアルタイムで監視。リソースが常にワークロードの要求に適合していることを確保します。
コンテナのパフォーマンスを開始から終了まで追跡し、リソースの使用状況とジョブの健全性を完全に可視化します。
詳細なロールベースのアクセス制御（RBAC）により、適切な人が適切なリソースにアクセスできるようになり、チームや組織内での安全なコラボレーションを実現します。
チームの役割に基づいてリソースと権限を割り当て、簡単に管理できるユーザーグループを作成します。
各顧客専用の分離された VPC により、安全かつ独立したネットワークとコンピュートリソースを確保します。
専用のプライベートサブネットとセキュアなメッセージングを使用し、エンドツーエンドでデータの整合性と安全性を確保します。
データセンターとの安全な接続を提供し、VPC 間での高速かつプライベートな通信を実現します。
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