人工智能的快速发展导致对 GPU 的需求异常旺盛。GPU 价格昂贵，能耗高，且容易闲置。然而，有一些工具可以通过提高可访问性和可扩展性来加快 AI 创新。
GPU 利用率评估路线图
在启动 AI 项目之前，务必评估 GPU 的使用情况，以便建立了解成本累积方式的基准。如果评估不成功，可能会对公司的盈利造成重大打击。评估 GPU 的使用情况可以提升性能和资源配置，增强工作流程，并消除低效率，而这仅仅是评估的部分优势。评估内容包括：
- 利用率
- 推理延迟
- 冷启动时间
- 吞吐量
- 内存使用率
- GPU 空闲时间
- 价值评估
为了最大限度地减少 GPU 停机时间、提高毛利率并更准确地规划预算，使用监控工具进行成本效益分析可以帮助跟踪 GPU 的使用情况。
最大限度地减少 GPU 停机时间：停机是一种不必要且可避免的成本。像 Nvidia 的 run.ai 这样的分析工具可以帮助企业深入了解其 GPU 的使用情况，并识别出不活跃且成本高昂的 GPU。
优化毛利率：静态配置或过度配置意味着许多 AI 推理部署无法满足其容量需求——通常低于 30%。有一些方法可以简化部署并节省成本：批处理无需添加硬件即可将生产效率提高高达 70%。
准确的推理预算：更好地了解使用模式可以帮助团队识别浪费并节省成本。机器学习团队应该定期进行审计，通过将成本与使用模式联系起来，更好地了解其推理支出。
自动扩缩和优化
企业可以利用自动扩缩和负载均衡服务来提高资本配置效率，这些服务可以根据任务级别自动添加或移除 GPU 和其他电源。这使得团队可以专注于产品构建和营销，并满足客户需求，而不必担心其工作对 GPU 使用率的潜在影响。
此外，实施量化和模型优化等技术可以简化模型，从而降低功耗并提高效率。随着对 AI 产品的兴趣推动 GPU 需求，开发者必须持续提高效率以促进创新。
共享资源
共享 GPU 池允许多个模型在一个 GPU 上运行，从而将利用率提高高达 90%。AWS 和 Google Cloud Platform 等云服务提供商可以提供帮助。
随着资源的重新分配，共享资源可以提供部署灵活性，而无需额外的工作。
可以实施具有 GPU 调度功能的工具，以消除手动分配 GPU 任务的需要；相反，这些工具可以根据需要自动将 GPU 分配给任务。
您可以通过使用配额、队列或多租户机制分配 GPU 资源来简化作业调度，或者通过允许工作负载共享一个 GPU 来确保 GPU 资源在必要时得到充分利用。仪表板可以帮助跟踪 GPU 利用率，确定资源需求，持续监控资源，并防止 GPU 利用率不足。
自动扩缩功能可以释放闲置的 GPU 资源，并根据更高的需求进行管理。最后，团队可以依靠托管服务提供商来管理虚拟化、监控和自动扩缩，从而专注于开发。
归根结底，企业应该采取必要措施来优化 GPU 利用率，最大限度地降低能耗、成本和时间。
作者：Aishwarya Goel ，Inferless 的联合创始人兼首席执行官
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