Obciążenia AI stoją w kolejce do GPU, które wyglądają na wolne w monitorowaniu, ponieważ niskie wykorzystanie mocy obliczeniowej nie mówi nic o rzeczywistej dostępności zasobów. GPU raportujące 5 procent obciążenia może być w pełni przydzielone jednemu podowi w Kubernetes, całkowicie blokując dostęp innym zadaniom niezależnie od tego, jak mało zasobów faktycznie zużywa.
Problemat leży w rozdziale między metrykями aktywności a stanem alokacji. Kubernetes domyślnie przydzielaje całe GPU do podów - jeden workload trzymający urządzenie uniemożliwia uruchomienie innych, nawet jeśli ten workload zużywa zaledwie ułamek potencjału GPU. Do tego dochodzą ograniczenia pamięci, wymagania kompatybilności sprzętu, reguły izolacji i placement constraints, które określają czy nowe zadanie w ogóle może się uruchomić na danym urządzeniu.
Rozdział między rzeczywistym brakiem GPU a problemem alokacyjnym jest kluczowy dla optymalizacji infrastruktury. Queued workloads obok idle-looking GPU mogą mieć co najmniej cztery odrębne pierwiastki przyczyny, i tylko jeden z nich to rzeczywisty brak sprzętu. Inne to fragmentacja alokacji, niewłaściwe umieszczenie zadań, wymagania pamięci lub wąskie gardła aplikacyjne. Zrozumienie tych różnic pozwala infrastrukturalnym zespołom rozróżnić między inwestycją w nowy sprzęt a konieczną optymalizacją planowania i alokacji zasobów.