Juice

O software da Juice Labs permite que os usuários acessem e compartilhem recursos de GPU pela rede, sem a necessidade de atualizações caras de hardware ou infraestrutura em nuvem. Os usuários podem instalar o software do Juice em suas estações de trabalho ou servidores e transformar suas GPUs em endereços IP que podem ser acessados ​​remotamente por qualquer host de aplicativo. Dessa forma, os usuários podem alavancar as GPUs nas estações de trabalho de sua equipe, mesmo quando não estão em uso, e agrupar e escalar GPUs independentemente das CPUs, mesmo entre os data centers. -IP Solução, o que significa que gerencia as informações que fluem através dos gráficos e dos pipelines de computação e permite um novo nível de controle e virtualização. A Juice Labs diz que seu software pode melhorar a eficiência, a escalabilidade e a utilização dos recursos da GPU e tornar a computação acelerada tão fácil e acessível quanto a eletricidade. A empresa está sediada em São Francisco, Califórnia, e possui uma equipe de engenheiros de gráficos e sistemas seniores. A Juice Labs recebeu financiamento de investidores como Andreessen Horowitz, Y Combinator, Soma Capital e outros. A empresa também possui um grupo de consultores e “amigos do suco” que apóiam sua missão. eles no Twitter em https://twitter.com/juicegpu. Você também pode entrar em contato com eles por e -mail para info@juicelabs.co ou ingressar na comunidade Discord em https://discord.gg/juice.

Vantagens

Pode reduzir o custo e a complexidade da computação da GPU, eliminando a necessidade de infraestruturas em nuvem ou alterações de hardware. Ele pode permitir o acesso remoto às GPUs, mantendo o ambiente local e seguro. Pode escalar os recursos da GPU independentemente das CPUs, mesmo entre data centers. Ele pode alavancar as GPUs em estações de trabalho que, de outra forma, são subutilizadas ou ociosas.

Desvantagens

Pode exigir uma conexão de rede de alta velocidade e confiável para garantir o desempenho suave de GPU-Over-IP. Pode não suportar todos os tipos de aplicações ou cargas de trabalho de GPU, especialmente aquelas que são sensíveis à latência ou com largura de banda intensiva. Pode enfrentar problemas de compatibilidade com alguns drivers de GPU existentes ou estruturas de software. Pode encontrar riscos ou desafios de segurança ao compartilhar GPUs em redes públicas ou com partes externas. Pode ter suporte ou documentação limitada ao cliente, pois é uma solução relativamente nova e inovadora.