Subutilização de GPUs: por que sua IA desperdiça poder
Subutilização de GPUs domina centros de dados de IA, alerta Jared Quincy Davis, CEO da Mithril, ao explicar que boa parte do poder gráfico disponível fica ocioso por falhas de alocação e escalonamento.
O mito da escassez e o gargalo real
De acordo com Davis, a sensação de “apagão” no mercado de placas de vídeo é, em grande parte, fruto de má gestão. Embora a demanda por inferência de modelos seja crescente, ele afirma que muitas empresas utilizam apenas uma fração do ciclo de clock contratado em nuvem. Isso ocorre porque jobs de treinamento costumam ficar na fila ou são segmentados de forma desigual entre clusters, gerando ilhas de capacidade não aproveitada.
O executivo lembra que o custo de manter hardware parado é alto: “Você paga pelo pico, mas opera na média”, diz. Essa visão é reforçada por relatórios da TechCrunch, que mostram desperdício próximo de 40 % em farms de GPU dedicadas a IA.
Economia e novas estratégias de agendamento
No podcast, Davis defende modelos de agendamento dinâmico capazes de realocar VRAM, tempo de processamento e largura de banda em janelas de milissegundos, permitindo que várias equipes compartilhem o mesmo recurso sem perdas de desempenho. Isso reduziria a necessidade de comprar mais placas no curto prazo e, consequentemente, os custos operacionais.
Outra recomendação é monitorar métricas de utilização em tempo real, integrando sistemas de cobrança que penalizem ociosiade prolongada. “Quando o orçamento reflete o uso efetivo, os times passam a otimizar código e batch size”, argumenta o cofundador da Mithril.
No fim das contas, entender onde a GPU está parada pode significar vantagem competitiva e economia significativa. Para continuar acompanhando análises que conectam hardware, IA e negócios, visite nossa editoria de Análise de Tecnologia.
Crédito da imagem: Stackoverflow.blog
Fonte: Stackoverflow.blog
