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Juice Labs

Juice Labs ist eine "netzwerkgestützte GPU-Optimierungsplattform", die darauf abzielt, die GPU-Auslastung in verschiedenen Infrastrukturen zu maximieren und Organisationen zu ermöglichen, das volle Potenzial ihrer GPU-Investitionen auszuschöpfen.
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Juice Labs bahnt mit seiner innovativen GPU-über-IP-Software neue Wege in der GPU-Nutzung. Diese bahnbrechende Technologie geht eine kritische Ineffizienz in der modernen Computerlandschaft an: die Unter-Auslastung von GPU-Kapazitäten. Da typischerweise 80% der GPU-Kapazität ungenutzt bleibt, schaltet die Software von Juice Labs diese riesige, ungenutzte Ressource frei, die als 'Dark GPU' bezeichnet wird, ähnlich wie ungenutzte Dark Fiber in Netzwerkinfrastrukturen【33†Quelle】.

Die Software bietet dynamische Sharing- und Pooling-Funktionen, die einen direkten Fernzugriff auf jegliche GPU-Kapazität in jedem Netzwerk ermöglichen. Diese Funktion ist besonders vorteilhaft für Workstations und Server, da sie die Flexibilität und Effizienz von GPU-beschleunigten Arbeitslasten erheblich steigern【33†Quelle】.

Für Unternehmen verspricht Juice Labs einen Sprung in der GPU-Agilität. Ihre schnell installierbare Software macht jede GPU in einem Organisationsnetzwerk netzwerkgebunden und ermöglicht bisher unerreichte Wege, um GPU-Ressourcen zu teilen, zusammenzustellen und darauf zuzugreifen. Diese Fähigkeit erlaubt eine effizientere und kosteneffektivere Nutzung von dem, was oft der teuerste Teil einer Recheninvestition ist. Wenn man bedenkt, dass die durchschnittlich eingesetzte GPU mit 15 % oder weniger Auslastung arbeitet, stellt Juice's Lösung eine bedeutende Möglichkeit für Organisationen dar, ihre Ressourcen zu maximieren.

Juice Labs-Technologie begegnet auch den Herausforderungen in den heutigen hybriden Arbeitsumgebungen, in denen viele leistungsfähige Arbeitsstationen ungenutzt oder sogar untätig bleiben. Die Software ermöglicht die vollständige Ausnutzung der GPUs in diesen Arbeitsstationen, genauso einfach wie bei denen in Server-Racks, und optimiert so die verfügbare Rechenkapazität.

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