Didukung oleh keahlian dan inovasi teknologi ByteDance, BytePlus menghadirkan solusi andal, adaptif dan mutakhir bagi bisnis.
Elastis, Efisien, Stabil, Serbaguna, dan Bertenaga. GPU Compute Service menghadirkan komputasi berbasis GPU yang elastis, efisien, dan stabil, serta dapat diterapkan pada berbagai skenario seperti generative AI, kendaraan otonom (autonomous driving), pemrosesan gambar, komputasi ilmiah, dan banyak lainnya.
GPU Compute Service integrates industry-leading GPUs to enable powerful parallel computing, accelerating AI training and inference.
Instance komputasi berperforma tinggi (High Performance Computing/HPC) yang dioptimalkan menghadirkan interkoneksi jaringan RDMA hingga 3,2 Tbps dalam klaster HPC, dengan latensi ultra-rendah di level mikrodetik untuk memungkinkan peningkatan kecepatan linear yang tinggi pada proses pelatihan berskala besar.
Deteksi gangguan dengan satu klik memungkinkan identifikasi masalah dalam hitungan menit, didukung oleh pemantauan berakurasi milidetik untuk analisis yang tepat. Notifikasi otomatis dan berbagai mekanisme perlindungan membantu meminimalkan gangguan layanan.
Tugas pelatihan dijadwalkan berdasarkan afinitas terhadap switch yang sama dalam arsitektur multi-rail, untuk menghindari lintasan data yang berputar (data detours) dan meningkatkan efisiensi pelatihan.
Bangun produk yang lebih baik, hadirkan pengalaman yang lebih kaya, dan percepat pertumbuhan melalui berbagai solusi yang komprehensif.
Semua instance komputasi berperforma tinggi (HPC optimized) dalam klaster HPC saling terhubung melalui jaringan RDMA berkecepatan tinggi, yang juga memungkinkan akses langsung ke vePFS (virtual enhanced Parallel File System).
vePFS menonjol dengan throughput tinggi, latensi rendah, dan paralelisme yang dapat diskalakan. Sistem ini berkomunikasi dengan klaster HPC pada kecepatan hingga 400 Gbps untuk mengambil data pelatihan secara efisien.
GPU Compute Service mendukung berbagai lingkungan sistem dan perangkat lunak, termasuk image populer, serta berbagai versi CUDA dan driver, sehingga menghadirkan infrastruktur AI yang siap pakai (ready-to-use).
GPU Compute Service memungkinkan pembagian dan isolasi komputasi GPU secara fleksibel melalui berbagi GPU antar-container (inter-container GPU sharing), dengan tetap menjaga kinerja optimal untuk meningkatkan efisiensi penggunaan GPU.
Terintergrasi dengan berbagai solusi enterprise.
Evaluasi beban kerja yang ada, identifikasi sumber daya atau instance yang berlebihan, dan usulkan arsitektur atau teknologi baru yang lebih efisien.
Integrasi, validasi kinerja POC, serta penyiapan lingkungan tahap awal untuk memastikan stabilitas operasional.
Pastikan transfer data berlangsung efisien untuk meminimalkan waktu henti (downtime) dan kesalahan selama proses migrasi.
Menghilangkan kerumitan proses dan operasional TI, serta menghadirkan keandalan melalui dukungan premium 24 jam.
