Monitoreá cada GPU NVIDIA en tu centro de datos con metricas de utilizacion, memoria, temperatura y rendimiento de CUDA en tiempo real. Diseñado para clusters de IA, entrenamiento de modelos y computacion de alto rendimiento, con todos los datos almacenados on-premise.
Rastreá el porcentaje de utilizacion de cada GPU en tiempo real con granularidad de un segundo. Identificá GPUs inactivas, detectá cuellos de botella de computo y optimizá la asignacion de recursos en tus clusters de entrenamiento e inferencia.
Monitoreá la memoria de video asignada, utilizada y disponible en cada GPU. Recibí alertas antes de que ocurran errores de out-of-memory (OOM) y optimizá el tamaño de batch y la particion de modelos para maximizar el uso de los 80 GB de HBM3 en tus A100 y H100.
Analizá el rendimiento de los nucleos CUDA y Tensor Cores con metricas detalladas de ocupacion de SM, throughput de operaciones y eficiencia de kernels. Correlacioná el rendimiento del hardware con el progreso de entrenamiento de tus modelos de IA.
Controlá la temperatura del die, velocidad de ventiladores y consumo de watts en tiempo real. Configurá politicas de throttling preventivo y recibí alertas cuando las condiciones termicas amenacen la estabilidad del hardware o la vida util de tus GPUs.
Gestioná cientos de GPUs distribuidas en multiples nodos con una vista unificada. Monitoreá enlaces NVLink y NVSwitch, ancho de banda de PCIe y la comunicacion inter-nodo para garantizar el rendimiento optimo en entrenamiento distribuido a gran escala.
Perfilá jobs de entrenamiento e inferencia con metricas end-to-end: tiempo por epoch, throughput de samples, uso de GPU por etapa del pipeline y eficiencia de data loaders. Identificá cuellos de botella entre CPU, red y GPU para acelerar tus ciclos de desarrollo.
| GPUs soportadas | NVIDIA A100, H100, H200, L40S, L4, T4, V100, RTX 4090/5090 y toda la linea de datacenter |
| Integracion DCGM | Integracion nativa con NVIDIA DCGM 3.x para recoleccion de metricas a nivel de driver con soporte de campos profiling |
| Metricas por GPU | 90+ metricas por GPU: utilizacion, memoria, temperatura, potencia, clocks, ECC, PCIe, NVLink y mas |
| Frecuencia de recoleccion | Desde 100 ms para metricas criticas | 1s estandar | Configurable por grupo de metricas |
| Soporte MIG | Multi-Instance GPU (MIG) completo: metricas independientes por instancia en A100 y H100 con hasta 7 particiones |
| Integracion NVML | Acceso directo via NVIDIA Management Library (NVML) para metricas de baja latencia sin dependencia de agentes externos |
| Compatibilidad con orquestadores | Kubernetes (GPU Operator), Slurm, Docker con NVIDIA Container Toolkit y bare-metal |
| Frameworks de IA soportados | PyTorch, TensorFlow, JAX, ONNX Runtime, TensorRT y cualquier carga basada en CUDA 11.x/12.x |
Cada minuto de GPU inactiva es dinero perdido. Con ByLoniS GPU NVIDIA obtenes visibilidad completa de tus aceleradores, desde la temperatura del die hasta el throughput de cada kernel CUDA, todo almacenado de forma segura en tu infraestructura.