Ai2 rediseña el scheduler de sus clusters GPU y reduce 74% las reparaciones manuales
El problema: cuando el scheduler se convierte en una pelea por un recurso escaso En el Allen Institute for AI (Ai2), la demanda de GPUs duplica o triplica la capacidad disponible en cualquier momento. El equipo de infraestructura de IA, responsable de miles de NVIDIA H100, B200 y B300 repartidos en clusters de entre 88 …









