GPU管理：闲置GPU成为新型停飞飞机

文章将闲置的GPU比作停飞航班，指出成本按日历小时累积，而收入却依赖于利用率。在人工智能领域，模型质量曾一度是首要关注点，但如今瓶颈已转向算力的可用性和效率。即使像Anthropic和Meta这样的大型实验室，尽管投入巨资，仍面临算力短缺的问题。采用本地GPU的企业则面临一个新挑战：如何让硬件保持有利可图的利用率。即便繁忙的集群也可能因工作负载不匹配而浪费容量，因为不同任务（如推理、训练、量化）的需求各异。GPU管理——作为一种持续的编排层——正应运而生，可以实时分配资源。专用的小型模型能够腾出容量，但需要编排才能有效重新部署这些资源。