Karty graficzne pozostające bezczynne przez znaczną część czasu stanowią problem porównywalny do uziemionych samolotów - dużego nakładu kapitałowego, który nie generuje zwrotu z inwestycji. W erze intensywnych obliczeń AI niska wykorzystanie GPU oznacza bezpośrednie straty finansowe dla zespołów data science i organizacji zajmujących się machine learningiem.
Bezczynnymi GPU zajmuje się wiele firm, ale przyczyny mogą być różne: nieoptymalne harmonogramowanie zadań, brak narzędzi do monitorowania, zła alokacja zasobów między projektami czy po prostu nadmierne zaprowidencjonowanie infrastruktury. Każda z tych sytuacji powoduje, że drogi sprzęt kosztujący dziesiątki lub setki tysięcy złotych siedzi i nic nie robi.
Właściwe zarządzanie GPU wymaga systematycznego podejścia - od automatyzacji harmonogramowania obliczeń, przez monitoring rzeczywistego wykorzystania, po elastyczne modele zasobów w cloud'ach. Firmy, które poważnie traktują optymalizację infrastruktury AI, mogą zaoszczędzić znaczące kwoty rocznie i jednocześnie przyspieszać pracę nad modelami.