GPU-Auslastung als Trugbild: Fragmentierung kostet AI-Cluster Effizienz
Warum es zählt
AI-Infrastruktur-Teams verlassen sich zu sehr auf GPU-Utilization als Gesundheitsmetrik. Kombinierte Ressourcenengpässe bei Storage-Bandbreite oder I/O bleiben unsichtbar und verursachen steigende Latenz, Autoscaling-Kosten und schlechteren Durchsatz – trotz scheinbar gesunder Dashboards.
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