Whileone offers AI-based performance engineering, benchmarking, and cloud cost control for x86, Arm & RISC-V platforms across HPC, AI & Edge ecosystems. Unsere Leistungen Performance Engineering Optimierung & Benchmarking Arbeitslastcharakterisierung KI/ML-Frameworks Berichts-Dashboard Workload-Portierung Tuning und Benchmarking System-Tuning: Optimierung auf Systemebene für HPC-Cluster (High-Performance Computing) – z. B. Anpassung von CPU-Governor-Einstellungen und NUMA-Speicherplatzierung auf AMD EPYC-Knoten. Cloud-VM-Benchmarking: Vergleich von GCP C3 (Intel Sapphire Rapids) vs. AWS Graviton3 für Microservice-Workloads. Mikrobenchmarks: Erstellung spezifischer Tests zur Evaluierung von Speicher-IOPS und Netzwerklatenz zwischen Kubernetes-Knoten. CI-integriertes Regressionstesting: Performance-Tests für Python-basierte Analytics-Pipelines mittels PyTest und maßgeschneiderter Benchmarking-Umgebungen. Energieeffizienz-Benchmarking: Analyse des Stromverbrauchs von Edge-Geräten bei der Ausführung von ML-Inferenzmodellen. Noch keine Beiträge in dieser Sprache veröffentlicht Sobald neue Beiträge veröffentlicht wurden, erscheinen diese hier. Workload-Charakterisierung Profiling von REST-API-Workloads: Einsatz von eBPF-basierten Tools (wie bcc und bpftools) zur Identifizierung von Engpässen auf Systemaufruf-Ebene (Syscalls). Analyse von Speicherzugriffsmustern: Untersuchung für In-Memory-Datenbanken wie Redis oder Memcached auf ARM64 vs. x86. Latenz- und Durchsatz-Charakterisierung: Analyse von Kafka-Consumern unter stoßartigen Lastbedingungen (Bursty Traffic). Synthetische Workload-Modellierung: Simulation von realer Nebenläufigkeit (Concurrency) und I/O-Verhalten. Heatmap-Visualisierungen: Darstellung von CPU-Auslastung und Cache-Misses bei rechenintensiven Matrix-Multiplikations-Workloads. Noch keine Beiträge in dieser Sprache veröffentlicht Sobald neue Beiträge veröffentlicht wurden, erscheinen diese hier. KI/ML-Frameworks Inferenz-Beschleunigung: Performance-Steigerung auf ARM-basierten Cloud-VMs durch quantisierte ONNX-Modelle mit optimierten Runtime-Bibliotheken. Pipeline-Tuning: Optimierung der Daten-Pipeline-Parallelität für TensorFlow-Datasets zur Maximierung der GPU-Auslastung. Multi-Plattform-Benchmarking: Leistungsvergleich von YOLOX 2.0-s über verschiedene Hardware-Umgebungen hinweg. Transformer-Anpassung: Fine-Tuning von HuggingFace-Transformern für den mobilen Einsatz inklusive Performance-Validierung auf iOS und Android. LLM- & Empfehlungs-Workloads: Benchmarking von Llama- und DLRM-ähnlichen Workloads auf spezifischer Hardware. Noch keine Beiträge in dieser Sprache veröffentlicht Sobald neue Beiträge veröffentlicht wurden, erscheinen diese hier. Berichts-Dashboard Grafana-Dashboards: Visualisierung von Performance-Metriken pro Benchmark über verschiedene Hardware-SKUs und Softwareversionen hinweg. Interaktive HTML-Berichte: Zusammenfassungen von Benchmark-Durchläufen, Regressionen und Plattformdetails. Performance-Trends: Tägliche Zusammenfassungen von Leistungstrends, direkt integriert in das CRM. Side-by-Side-Vergleiche: Detaillierte Berichte über Performance-Differenzen (Diff-Reports) im direkten Vergleich. Exportierbare Audit-Logs: Bereitstellung von Protokollen und PDFs für Performance-Reviews sowie Compliance-Dokumentationen für Kunden. Noch keine Beiträge in dieser Sprache veröffentlicht Sobald neue Beiträge veröffentlicht wurden, erscheinen diese hier. Workload-Portierung Migration von Webservern und REST-APIs: Umstellung von x86 auf ARM-basierte Cloud-VMs (z. B. AWS Graviton, Ampere Altra auf OCI) inklusive Performance-Validierung durch Replay von realem Datenverkehr. Portierung containerisierter Datenbanken: Anpassung von PostgreSQL, MySQL und MongoDB an Multi-Arch-Docker-Images zur Sicherstellung von Kompatibilität und Leistungsparität über verschiedene Plattformen hinweg. Anpassung verteilter Caches: Optimierung von Redis und Memcached für ARM64-basierte Kubernetes-Cluster mit abgestimmten Netzwerk- und Speichereinstellungen. Plattformübergreifendes Benchmarking: Tests von Message-Brokern (z. B. RabbitMQ, Kafka) unter produktionsnahen Lastbedingungen zur Gewährleistung konsistenter Durchsatzraten und Latenzen. Automatisierung von Build-Pipelines: Unterstützung von ARM- und x86-Images für Backend-Microservices mittels GitHub Actions oder GitLab CI, inklusive Testphasen auf beiden Architekturen. Noch keine Beiträge in dieser Sprache veröffentlicht Sobald neue Beiträge veröffentlicht wurden, erscheinen diese hier.