私たちは、CUDA抽象化レイヤーのベータ版を発表できることを嬉しく思っており、これはOS、仮想化、MLエンジニアの小規模チームが3年間の開発を経て実現したものです。
CUDA抽象層でのカーネルシェーダー実行とウーリー命令セットコンパイルに関するもの。
2025-03-08
- ウェブサイト
ハイライト 1
リソースの効果的な利用により、ワークロードに対するGPUの能力を最大化します。
ハイライト 2
多様なハードウェアとの互換性が向上し、さまざまなアプリケーションに対してより柔軟性を持たせます。
ハイライト 3
実際のリソース使用に基づいて料金を課す革新的な請求システムにより、ユーザーに価値を提供し、潜在的なコスト削減を実現します。
改善 1
新しいユーザーが抽象層を効果的に理解し実装できるように、ユーザーフレンドリーなドキュメントとチュートリアルを探求する。
改善 2
ライブチャットや応答性のあるフォーラムなどのカスタマーサポートオプションを拡大して、問題を抱えるユーザーを支援することを検討する。
改善 3
ユーザーフィードバックを活用して、ユーザーのニーズに合った今後の機能や強化のロードマップを確立する。
製品機能
ユーザーがリソース使用状況を効果的に追跡できるように、リアルタイムパフォーマンスモニタリングおよび分析ダッシュボードなどの機能を強化する。
UI & UX
ウェブサイトのレイアウトとナビゲーションを最適化し、直感的でユーザーフレンドリーにするため、インタラクティブな要素や視覚的な補助を追加することを検討する。
SEO またはマーケティング
ブログ、ケーススタディ、ユーザーの証言などのコンテンツマーケティング戦略を実施して、可視性を高め、より広いオーディエンスを引き付ける。
多言語サポート
多言語サポートを追加し、国際的にユーザーベースを広げ、英語を話さないユーザーに対応する。
- 1
ウーリーとは何ですか、どのように機能しますか？
ウーリーは、カーネルシェーダーの実行を分離することによりGPUリソース管理を最適化するCUDA抽象層であり、シェーダーのリアルタイムコンパイルとネットワーク転送を可能にし、効率的に実行されます。
- 2
ウーリーの請求体系はどのようになっていますか？
ウーリーは「実際に使用されたGPUリソース」に基づく請求モデルを提供します。つまり、GPUタスクに費やした時間ではなく、実際に使用したリソースに基づいて料金が請求されます。
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ウーリーは異なるGPUベンダーと互換性がありますか？
はい、ウーリーはさまざまなハードウェアベンダーとの相互運用性を考慮して設計されており、異なるGPUセットアップでシームレスに機能します。