Predict-IT

Tirer le meilleur parti de votre infrastructure HPC est complexe, et tandis que vous faites de votre mieux en tant qu’administrateur pour l’optimiser, vos efforts peuvent être entravés par les comportements des utilisateurs finaux. 

De la prédiction des besoins en ressources des jobs en fonction de leurs caractéristiques, à la projection de la charge du cluster ou de sa consommation énergétique, Predict-IT est l’outil pour prévoir le comportement de vos clusters. Predict-IT intègre une série d’algorithmes de machine learning qui se nourrissent des logs du cluster : base de données daccounting du job scheduler, relevés d’énergie, logs des applications… il apprend de ces données historiques et s’améliore continuellement. 

Intégré à votre job schedulerPredict-IT peut avertir les utilisateurs de potentiels problèmes avec leurs paramètres de soumission, voire même agir directement et mettre à jour ces paramètres pour optimiser l’utilisation de vos ressources HPC. Intégré à Analyze-IT, Predict-IT peut vous aider à planifier les futures périodes de maintenance tout en limitant l’impact sur la production. 

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Augmenter la productivité des ressources

Les clusters HPC sont presque toujours intégralement utilisés, cependant, de nombreux travaux HPC ne sterminent pas correctement. 

Predict-IT peut détecter si un travail présente un risque d’être tué par le job scheduler et conseiller des paramètres de soumission appropriés. 

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Tirez parti de la puissance du machine learning

Les job schedulers stockent de nombreuses informations historiques sur l’utilisation du cluster et les caractéristiques des jobs. 

Predict-IT est spécialement configuré pour votre cluster et apprendre en continue sur ces données pour améliorer ses prédictions au fil de l’eau. 

 

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Limiter le gaspillage de ressources de calcul

Combien de vos jobs réservent plus de ressources que nécessaire ou pourraient s’exécuter sur une topologie différente ? 

Predict-IT peut vous conseiller sur la bonne quantité de ressources dont un job a besoin pour réduire les ressources inutilisées et ainsi mieux les partager. 

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