KI-Begriff

MFU (Model FLOPs Utilization)

MFU zeigt, wie viel Prozent der theoretischen Rechenleistung ein KI-Job tatsächlich nutzt.

1 Min. Lesezeit

MFU vergleicht die gemessenen FLOPs eines Modells mit dem Peak-Wert der Hardware.

MFU = (erreichte FLOPs / theoretische FLOPs) × 100 %

Liegt der Wert deutlich unter 100 %, verschenkt das System Potenzial – meist wegen Speicherlimits, kleiner Batches oder ineffizienter Kernels.

Optimierungshebel

  • Batch-Größe & Sequenzlänge erhöhen Parallelität.
  • Kernel-Fusion & Compiler-Optimierungen reduzieren Overhead.
  • Präzision anpassen: FP16 oder INT8 steigern nutzbare FLOPs.
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EUMade in Europe

9 open-weight models in one chat, from a German company.

Leading open-weight models, EU-hosted open models included. Run by a German company; processing terms shown per model.

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