掌控您的 AI 基础设施
轻松自动化并简化终端用户访问
ClearML 的基础设施控制平面简化了跨本地、云和混合环境的计算资源管理和优化，提供峰值性能和成本效益。我们创新的硬件抽象方法确保了与芯片无关的编排和无与伦比的配置灵活性，同时提供全面的可见性和简化的治理。
集中式界面使得管理多个部署环境变得简单，提供完全优化的计算基础设施（细粒度可达 GPU 的一小部分），连接所有 AI 工作负载。在多个 AI 项目和 AI 构建者之间轻松共享资源，并负载均衡计算消耗以最大限度地提高计算利用率。IT 团队可以使用任何 GPU 或 CPU 加速器配置集群，无论是在本地、跨多云还是在安全的隔离网络中。
最大化规模，最小化复杂性
ClearML 通过优化资源、降低成本和提高 ROI 来弥合基础设施利用率差距
如果没有 ClearML，IT 和 AI 团队会面临以下困境
- 手动计算访问：为 AI 构建者提供对不同环境或 HPC 集群的访问通常会导致低效率和成本飙升，需要大量手动工作。
- 受限的共享计算：计算需求在整个 AI 生命周期中不断增长和波动，无法共享计算会带来高昂的挑战。
- 复杂的基础设施管理：作业特定的配置和碎片化的监控阻碍了高效的资源管理和配置。
- 隐藏成本：供应商锁定、系统复杂性和过早的计算购买通常会导致可避免的费用。
使用 ClearML，IT 和 AI 团队将受益于
- 提高利用率：实现高达 200% 的计算效率，GPU 利用率达到 75% 或更高。
- 统一管理界面：通过存储的凭据和 RBAC 无缝监控和分配资源。
- 最大化 GPU 优化：通过细粒度 GPU 利用率和安全的多租户，将 GPU 工作负载容量提高 10 倍。
- 选择自由：通过强大且对芯片灵活的基础设施管理，最大化芯片性能，并在 Kubernetes、Slurm、PBS 或裸金属环境中运行容器化作业。
- 预算效率：优先使用本地集群，通过云溢出控制云成本。
最佳利用率可最大化 ROI 并确保每一分钱都物有所值
高性能基础设施可加快 AI 项目和上市时间。
通过充分利用计算资源，甚至细粒度到 GPU 的一小部分，从而降低成本。
如果没有 ClearML，IT 和 AI 团队会面临以下困境
- 手动计算访问：为 AI 构建者提供对不同环境或 HPC 集群的访问通常会导致低效率和成本飙升，需要大量手动工作。
- 受限的共享计算：计算需求在整个 AI 生命周期中不断增长和波动，无法共享计算会带来高昂的挑战。
- 复杂的基础设施管理：作业特定的配置和碎片化的监控阻碍了高效的资源管理和配置。
- 隐藏成本：供应商锁定、系统复杂性和过早的计算购买通常会导致可避免的费用。
使用 ClearML，IT 和 AI 团队将受益于
- 全面控制：受益于作为统一管理界面（通过抽象对 Kubernetes 的访问来实现安全资源分配）的控制平面。
- 成本节约：使用自动伸缩器关闭空闲实例，以实现最高的预算效率，从而降低云成本。
- 自助计算：为 AI 构建者提供按需访问，用于作业调度并消除手动配置。
- 开销减少：通过高级调度、策略管理、凭据管理和 RBAC，每年为每位 DevOps 工程师节省高达 300 小时。
- “提升和转移”：轻松迁移到其他云提供商或本地集群，实现轻松、高性价比的扩展。
通过安全的多租户和优化的资源分配与利用控制成本。
使用自动伸缩器关闭空闲实例，提高集群利用率，从而提高生产力。
通过集中式控制平面抽象对 Kubernetes 的访问，降低开销和风险。
实现更高的资源利用率、效率和安全性
简化多云、多集群和多区域管理
自动化 AI 编排
为您的 AI 构建者简化 AI 模型和代理的开发和部署。IT 团队创建支持层级和逻辑的资源分配策略，使他们的 AI 构建者能够通过 IDE 一键启动远程会话。内置的 ClearML 作业调度程序无缝地使 AI 构建者能够自助获取计算资源，并将 AI 工作负载直接调度到批准的资源上。借助我们灵活、硬件无关的架构，您可以在几乎任何类型的集群（Kubernetes、Slurm、PBS 和裸金属）上训练、微调和部署模型，该架构兼容 NVIDIA™、AMD™、Arm™ 和 Intel™。
最大限度的自由。 极致的控制。
芯片无关
云无关
供应商无关
环境无关
开源
通过配额管理和动态细粒度 GPU 优化计算利用率
在 ClearML 企业管理资源中心查看和监控所有 CPU 和 GPU 集群，以了解您整个基础设施的总体状态和性能。管理本地和云资源的分配，并设置限制以控制云支出。通过资源池化、实施带有超配额限制的配额以及使用动态细粒度 GPU 来增加每个芯片处理的作业数量，从而提高利用率和访问性。获取对计算、优先级、配额和用户访问的可见性和控制——细粒度可达 GPU 切片。
开箱即用的 GPU 即服务、多租户和计费
通过可一键访问的共享计算资源，支持更多 AI 项目和团队。ClearML 的安全多租户为您的每个租户维护隔离的网络，没有数据泄露或干扰的风险。我们的计费 API 提供计算小时数、数据存储、API 调用、微服务和其他可计费指标的精细实时使用报告，用于向您的共享计算客户开具发票或进行费用分摊。
企业级安全和治理
通过完整的可追溯性获得对您的 AI 生命周期 的全面可见性，从而简化治理和合规性。我们的企业级安全功能（SSO 认证、LDAP 集成和基于角色的访问控制）使跟踪和控制团队和项目如何访问数据、模型、计算资源和 API 端点变得容易。ClearML 的基础设施控制平面确保符合数据主权要求，并为对象存储和 NFS/CIFS 本地解决方案提供开箱即用的联合支持。
全球领先组织为何选择 ClearML
垂直整合的 AI 管理
ClearML 在各个层面优化您的技术栈以提高 AI 性能。在应用层面，您的 AI 构建者受益于一键式模型部署，从而可以快速构建具有内置 CI/CD 流程的生成式 AI 应用。在代码层面，您的工程师可以自定义日志参数，并对 AI 工作流有完整的可见性。
在驱动层，ClearML 与芯片无关的解决方案可以根据供应商动态替换 AI 框架并优化内存利用率。在硬件层，您的 IT 团队可以安全地在一个集群上调度和编排多个租户，细粒度可达 GPU 的一小部分。
垂直整合的软件平台，用于优化 AI 系统性能
成本和性能优化
通过消除软件和硬件之间的摩擦并最大限度地利用每一项资源，ClearML 帮助您从现有基础设施中获得更多价值，助力您在无需额外投资的情况下加速 AI 采用。通过细粒度的计算控制，优化混合集群间的工作负载分配。使用 ClearML，您可以将吞吐量提高 10 倍，并获得可靠的性能和更高的运营效率。
选择自由
ClearML 是一个面向未来的解决方案，用于管理混合和多云环境以及安全的本地部署，包括隔离网络。我们的开源平台可与任何硬件、云或供应商点解决方案互操作，并为 IT 团队提供了灵活性和自由，可以根据需要扩展其 AI 基础设施和运营，而无需担心供应商锁定。
为 AI 工作负载提供更好的 Kubernetes 体验
ClearML 界面抽象了 AI 构建者直接访问 Kubernetes 启动作业的需要，提供用户友好的 Web UI 和 API，实现无缝的作业执行。通过 ClearML 的基础设施控制平面增加访问权限，而无需直接与 Kubernetes 平台交互，IT 团队可以提高利用率，同时保持集群的安全性和稳定性。此外，ClearML 还添加了 Kubernetes 原生功能之外的关键能力，包括带有租户特定 RBAC 的多租户和高级安全认证。
对于云设置，ClearML 可以实现易于管理的多租户，同时通过安全地抽象多云 Kubernetes 环境来优化内部云成本。通过减少 IT 支持开销，AI 团队可以专注于创新，轻松启动他们的 AI 工作负载，无需掌握 Kubernetes 或创建支持工单，每年为每位 DevOps 专业人员节省高达 300 小时。
选择您的部署方式
在任何 AI 基础设施上的灵活部署
本地、隔离网络、混合或多云
ClearML 支持多样化的部署模式——本地安装（包括隔离网络）、单云、多云或混合设置，确保通过 Web 界面或 API 无缝访问计算资源。
凭借我们的开源模块化设计，您可以轻松集成您偏好的工具、库、存储和云计算资源，包括 NVIDIA AI Enterprise、GitHub、GitLab、BitBucket 等等。
