À medida que as cargas de trabalho de IA crescem em escala e complexidade — especialmente grandes execuções de treinamento de modelos de linguagem que abrangem dezenas de milhares de GPUs — as ferramentas tradicionais de gerenciamento de data centers estão se mostrando lamentavelmente inadequadas. Construídos para aplicações empresariais estáveis, esses sistemas legados não possuem a agilidade necessária para lidar com a natureza volátil, intermitente e altamente interdependente da infraestrutura de IA moderna. A solução? Implantar IA para gerenciar […]