Gemini AI Console v1.7.0 正式發布！
常看雙子星部落格文章的讀者，應該對於我們的新功能 GPU Partitioning 不陌生，先前已經有數篇文章詳細解說我們這個功能的技術。相關文章我們已整理為專屬文章列表（如下方連結），而這個功能正式在我們 Gemini AI Console v1.7.0 正式發布！
兩大 GPU 運算特色 有效搭配不同 AI 開發階段
在 AI 整體開發流程中，GPU Partitioning 的功能可以在 AI 程式設計以及模型推論中扮演很好的角色，但最耗費資源的「AI 模型訓練」似乎就不是那麼適合。因此我們設計了 Job/Pipeline 的功能，讓 AI 模型訓練在資源有限的環境下，可以透過自動化排程來即時取得釋出的資源，節省 AI 開發人員等待的時間。
透過這兩者功能，搭配內建許多 AI Framework 如 Tensorflow、PyTorch、Caffe2 等以及 Jupyter Notebook IDE 編輯工具，可以讓 AI 開發人員在資源有限的環境下進行 AI 的開發與應用部署，並讓 IT 管理人員大幅減少行政作業如資源申請、資源安排等，加速企業的 AI 開發效率！
豐富的監控內容 完整視覺化呈現
監控儀表板是管理一個數據中心的靈魂，一直以來我們都提供各式各樣的監控工具給 IT 管理員，而在這個版本，我們也提供了監控工具給用戶！
承襲了我們原本的多租戶（Multi-Tenancy）架構，身為群組管理員的用戶，可以透過 Grafana 儀表板，瀏覽群組內所有資源的狀態，而一般用戶可以瀏覽自己專屬資源的狀態，一樣做到角色權限的資源隔離。
由於 GPU 資源管理是 v1.7.0 最重要的部分，因此對於 GPU 的監控也是不可或缺的一部份。IT 管理員可以瀏覽 GPU 的使用率、記憶體，甚至硬體部分如電量、溫度等均可監控，使用者則可以瀏覽自己或群組所開啟容器內的 GPU 使用率與記憶體用量，完整呈現不管是使用 GPU Partitioning 或是 Job/Pipeline 的實際資源使用狀態！
教學導覽 讓你第一次使用就上手
雖然 Gemini AI Console 一直都以提供使用者簡易上手為目標，也提供各式各樣的使用者手冊，但對於沒有任何基礎知識的使用者來說，可能還是會有一些難度。為此，Gemini AI Console v1.7.0 版也提供了 Feature Tour 教學導覽 功能，讓使用者一進入 Web Portal 後，就可以根據指示一步一步進行操作！
Gemini AI Console v1.7.0 已經正式對外發布，歡迎對於 GPU 管理有興趣的各企業/單位 立刻預約Demo！我們的產品顧問將向您示範，並免費提供線上的試用！
雙子星雲端為 CNCF 會員，是 CNCF 所認證的 Kubernetes 服務提供商，在雲端技術擁有十多年以上的經驗，為台灣雲端技術早期領先者。目前為國家級 AI 雲的軟體及 Kubernetes 技術與服務提供商，更是諸多企業與單位導入容器與管理平台的最佳夥伴。
