Auslastung (Utilization) gibt an, welcher Prozentsatz der verfügbaren Ressourcen aktiv ist. Für GPUs lässt sich etwa messen, wie viele SMs rechnen, wie hoch die Speicherauslastung ist oder wie gut Tensor-Cores beschäftigt sind. Eine niedrige Auslastung zeigt Optimierungspotenzial bei Batchgrößen, Datenpipelines oder Parallelisierung.
Monitoring
- Dashboards: Tools wie Grafana oder Cloud-Metriken visualisieren Auslastung in Echtzeit.
- Alerting: Schwellenwerte sorgen dafür, dass Leerlauf oder Überlast schnell erkannt werden.
- Kostenkontrolle: Hohe Auslastung bedeutet bessere Rendite pro GPU-Stunde.
