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English(EN) The Most Expensive Idle Time in History

GPU利用率低下：AI工作负载中代价高昂的空闲时间

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

文章讨论了AI和机器学习工作负载中GPU利用率严重不足的问题，利用率通常在30%到65%之间。文章指出了导致这种“昂贵的空闲时间”的四个主要原因，并探讨了新兴的解决方案。像MIG（多实例GPU）、DRA（动态资源分配）和Kueue等技术，以及新的调度研究，正在被开发以提高GPU效率并减少浪费。 AI

影响 解决了关键基础设施效率低下问题，该问题增加了AI开发和部署的成本。

排序理由 这篇文章是对AI基础设施运营效率低下的评论，而不是发布或研究突破。

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GPU利用率低下：AI工作负载中代价高昂的空闲时间

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报道来源 [1]

  1. Medium — MLOps tag TIER_1 English(EN) · Brandon Mincey ·

    史上最昂贵的闲置时间

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