| 抓手 | 利用率监控、任务排队与优先级、按需/竞价混合 |
|---|---|
| 优化 | 批推理、量化、模型裁剪、缓存复用 |
| 分配 | 按项目配额，超额审批 |
利用率治理示例
利用率治理示例
监控：GPU 利用率 <30% 持续 7 天 → 回收提醒
训练：排队调度 + 检查点 + 竞价实例
推理：动态批处理 + 按流量弹性伸缩GPU 与算力成本管理
GPU 资源贵且紧张，管理重点是利用率与排队：训练任务用抢占式与队列调度，推理服务做批量与量化优化；按业务价值分级分配算力，避免囤卡闲置。
易错点
- 先买卡再找场景：高价值硬件长期低负载
- 推理不优化：显存与算力浪费，单请求成本高企
数据来源与参考
- 主流云厂商 GPU 实例公开定价与文档
- AI 基础设施运营公开实践