BĮ 2026, GPU jau nebėra "specialus projektas" išteklių, įkištas į kampe lentyna arba vieną duomenų mokslo darbo vieta. Tampa bendra nauda, kuri liečia saugumo operacijas, kūrėjų platformas, duomenų inžineriją, analitiką, vertinamųjų baigčių patirtį, klientų aptarnavimą, medijų vamzdynus, ir pagrindines produktų savybes. GPU pajėgumo planavimas nėra klasikinis procesorius ir saugojimo planavimas. Trūksta paklausos, darbo jėgos yra įvairiarūšės, naudojimo metrikos gali būti klaidinančios, ir "klysta" kaina svyruoja nuo vartotojo delsos iki bėgimo debesys praleisti iki įstrigo produktų išleidimo.
GPU pajėgumų planavimą šiame straipsnyje apibrėžia kaip IT discipliną: supratimą, kas lemia paklausą, modelio ir platformos sprendimų pritaikymą prie išteklių poreikių, "guardrails" kūrimą, veiksmų plano, kuris išgyvena pardavėjo šventę ir keičia PG prioritetus, kūrimą. Tikslas nėra numatyti vieną skaičių ", kiek GPU". Norima sukurti operacinę sistemą, dėl kurios GPU trūkumas taptų valdoma rizika, bet ne egzistencine staigmena.
Kodėl GPU planavimas 2026 m. jaučiasi kitaip nei "serverio planavimas"
Tradicinis pajėgumų planavimas grindžiamas gana stabiliomis darbo krūvio kategorijomis ir prognozuojamomis didinimo kreivėmis. GPU šias prielaidas pažeidžia keliais būdais. Pirmas, tas pats modelis gali elgtis iš esmės skirtingai, priklausomai nuo partijos dydžio, preciziškumo, konteksto ilgio, kiekio, ir aptarnaujantis variklis. Antra, paklausą dažnai lemia produktas ir elgesys, bet ne "darbo vietos". Funkcija pradeda, darbo srautas eina virusinis viduje, naujas asistentas yra integruotas į klientų portalą, ir staiga "išvada" tampa 24 / 7 gamybos priklausomybės.
III, GPU ištekliai yra daugialypiai. Jūs ne tik paskirsite skaičiavimą. Jūs skirstote VRAM, atminties duomenų srauto pralaidumą, PCIE arba NVLink topologiją, duomenų saugojimo pralaidumą modeliams, ir tinklo duomenų srauto pralaidumą paskirstytam mokymui arba didelio pralaidumo duomenų perdavimui. Du serveriai, turintys tą patį GPU modelį, gali veikti kitaip, nes CPU sujungimas, NUMA topologija, arba saugyklos išdėstymas. Galų gale, viešojo pirkimo vykdymo laikas ir tiekimo apribojimai gali būti ilgas, todėl "mes tiesiog pirkti daugiau" retai yra toks pat ketvirtis nustatyti.
Pradžia - paklausos žemėlapis, ne aparatūros katalogas
Gebėjimų planavimas nepavyksta, kai jis prasideda GPU SKU sąrašą. Pradėkite nuo paklausos žemėlapio, kuriame nurodomi GPU laiko vartotojai ir verslo arba veiklos priežastis, dėl kurių jie egzistuoja. 2026 m., dauguma organizacijų turi bent keturias GPU paklausos kategorijas, kiekviena su skirtingais patikimumo ir planavimo poreikius.
Pirmoji kategorija yra interaktyvi išvada: pokalbiai, kopilotai, paieškos didinimas, dokumentų žvalgybos, ir pagal realiu laiku klasifikacija. Darbai rūpinasi uodegos latentu, prognozuojamu pralaidumu, ir stabiliu elgesiu po sprogimu. Antroji kategorija yra paketinė išvada: apibendrinant archyvus, praturtinti bilietus, klasifikuoti rąstų, generuoti emaddings, arba medijos apdorojimo. Darbų krūvis yra orientuotas ir dažnai toleruoja eiliškumą ir parengtį.
III kategorija - mokymas ir smulkinimas: nuo mažų adapterių atnaujinimų iki pilno specializuotų modelių išankstinio mokymo. Darbai reikalauja ilgų nepertraukiamų darbų, greitų jungčių, duomenų vamzdynų. Ketvirtoji kategorija yra eksperimentavimas: nešiojamieji kompiuteriai, įvertinimas, red-komanda veikia, skubus testavimas, ir ad- hoc prototipai. šią kategoriją sunkiausia prognozuoti, bet lengviausia kontroliuoti kvotomis, aplinka ir "platformomis grįstas kelias".
Kuomet jūsų paklausos žemėlapis yra, galite priskirti kiekvienai kategorijai paslaugos laikyseną: prieinamumo tikslai, veiklos lūkesčiai, tvarkaraščių sudarymo politika, ir sąnaudų nuosavybės. BPU planavimas iš techninės įrangos diskusijų paverčiamas IT veikimo modeliu.
Apibrėžkite pajėgumo vienetą: žetonai, vaizdai, rėmeliai, ir darbo vietos
CPU planavimas dažnai naudoja vCPU- valandos. GPU planavimo reikia vienetų, kad žemėlapis verslo rezultatus. Interaktyviam LLM aptarnavimui simbolinis pralaidumas yra praktinis vienetas: kiek išvedimo žetonų per sekundę galite patikimai pristatyti, kol susitiksite su Latency SLOS. Montuojant vamzdynus, tai gali būti dokumentai per minutę tiksliniu matmeniu. Vizualistinės apkrovos atveju tai gali būti vaizdai per sekundę tikslinėje rezoliucijoje ir modelyje.
Raktas yra pasirinkti "darbo vienetų" pagal darbo krūvio kategoriją ir standartizuoti juos. Bestandartizacija, komandos palygins obuolius su apelsinais: viena komanda kalba apie GPU naudojimą, kita kalba apie prašymus per sekundę, ir finansų derybos apie išlaidas per mėnesį. @ info: tooltip Nulis tampa tavo prognozavimo varikliu.
Praktinis metodas - kiekvieno gamybos modelio arba vamzdyno palyginimas su nedideliu pavyzdinių profilių rinkiniu: mažu, vidutiniu ir labai sudėtingu. LLM atveju profiliai gali skirtis pagal konteksto ilgį ir numatomą produkcijos ilgį. Regėjimo požiūriu profiliai gali skirtis priklausomai nuo skiriamosios gebos. Tada, sukurti paprastą modelį: numatomas dienos darbo vienetų × profilis mišinys × galvos patalpos veiksnys. Ankstyvos versijos bus šiurkščios, bet jos bus tiesiogiai naudingos.
VRAM planavimas atskirai nuo skaičiavimo planavimo
2026, VRAM yra dažnai pirmasis apribojimas, jūs nukentėjo, ne neapdorotas skaičiuoklė. Nemažai modeliavimo funkcijų gedimų yra "iš atminties" arba "negali įkelti svorio", o ne "per lėtai". Talpos planas, kuris tik skaičiuoja "GPU skaičių" bus nutraukti, kai komanda atnaujina modelį, padidina konteksto ilgį, prideda įrankio skambučio, arba įjungia daugiarūšio transporto įvesties.
Gydyti VRAM kaip pirmos klasės išteklių su savo biudžeto sudarymo. Sekti VRAM pėdsaką svarmenų, KV talpyklos, aktyvinimo atmintis, ir kilimo ir tūpimo (kilimo) laikas viršus tarnauja kamino. Supraskite, kaip grupavimas padidina atminties spaudimą ir kaip kiekybinis prekiauja atminties potencialių kokybės pokyčių. Praktiškai, norite išvengti scenarijų, kai jūs turite tuščiosios eigos skaičiuoklė, bet negali įdėti darbo apkrovas, nes jie netinka atminties.
Naudinga politika yra paskelbti "plastikos matricA" savo platformą: kuri darbo krūvio profiliai tinka kurios GPU klases, ir su tuo, kas maksimalus concurrence ir konteksto ilgio. Laikyk jį versiniu. Atnaujinti jį, kai jūs pakeisti tarnauja variklius arba modelių formatus. Neigiamas poveikis aplinkai
Latency SLOS jėgos architektūriniai sprendimai
Didžiausios GPU planavimo klaidos įvyksta, kai organizacija prisiima visą išvadą, yra "panašus" ir gali būti eilėje. Interaktyvi išvada labiau panaši į vartotojų API: jai reikia latentinių tikslų, klaidų biudžetų ir saugių degradacijos strategijų. @ info: tooltip
Skirti nedidelį skaičių latentinės pakopos. Taipogi, pavyzdžiui, "realaus laiko pakopa", "realiu laiku", "realiu laiku", "bilieto trikampis", SOC praturtinimas, "partijos pakopa", "offline apdorojimas". Kiekviena pakopa turi skirtingus antraštės reikalavimus ir mastelio imtuvai. Tūpimo pakopos paprastai reikia daugiau galvos, nes sprogo tvarkyti klausimus. Partijos pakopos gali paleisti ne didesnis vidutinis panaudojimas, nes jie gali absorbuoti eilėje.
Vos tik egzistuoja pakopos, galite pasirinkti architektūrą atitinkamai. Tendencijos teikia pirmenybę nuspėjamam išdėstymui, šiltiems baseinams, ir konservatyvetaillatency- orientuota autoskalavimo. Partijos pakopos teikia pirmenybę eilėje pagrįstas sistemas, neįsivaizduojamas darbo vietas, ir agresyvus konsolidavimas. Maišyti juos į tą patį fondą be griežto planavimo politika yra bendra priežastis, kodėl "GPU naudojimo atrodo aukštos", bet vartotojo patirtis vis dar mažėja.
Slapti daugikliai: konteksto ilgis, priemonės ir daugiarūšis transportas
2026 m. modelio pajėgumas dažnai padidėja išplečiant kontekstą, suteikiant galimybę atlikti paiešką, perjungiant įrankių naudojimą arba pridedant viziją ir kalbą. Kiekvienas gali padidinti pajėgumų paklausą taip, kad nėra akivaizdu suinteresuotosioms šalims. Ilgesnis kontekstas padidina KV talpyklos ir apskaičiuoti vienam prašymui. Įrankių naudojimas gali padidinti žetonų išvestį ir pridėti papildomų skambučių, kurie turi būti apdoroti. Daugiarūšiškumas gali įvesti sunkius parengiamuosius procesus ir didesnius vidaus atvaizdus.
Brandus pajėgumų plano takeliai funkcija vėliavos ir konfigūracijos pokyčiai kaip pajėgumo įvykių. Gydyti "padidinti didžiausią konteksto ilgį", kaip planuotą pakeitimą, kuris sukelia apkrovos bandymo ir išdėstymo apžvalga. Gydyti "įgalinti regėjimo įvestį", kaip naują darbo krūvio klasę, kuriai gali prireikti specialių grupių arba atskirų GPU tipų. Laikui bėgant, tai tampa grojaraštį: funkcijos pokytis → etaloninis → atnaujinimas vieta matrica → atnaujinimas prognozė.
IT specialistams tai taip pat padeda konkrečiai bendrauti su produktais ir inžinerija. Vietoj to, kad pasakyti "tai gali būti brangu", galite pasakyti "kėlimo kontekstas nuo X į Y padidina GPU sekundžių vienam prašymui ir sumažina concurrence už GPU; mums reikia arba daugiau pajėgumų arba kitą aptarnavimo strategiją".
Debesis, on-prem, arba hibridas: padaryti tai politikos sprendimas
NAME OF TRANSLATORS Klysti yra tai, kad tas padalijimas laikomas avarija. Laikykite jį politikos sprendimu su aiškiais kriterijais.
Protinga politika yra įdėti realiu laiku gamybos išvadas, kur galite patenkinti SLOS su nuspėjama išlaidų ir veiklos kontrolės. Trūksta arba sezoninis poreikis debesyje, kur elastingumas atsiperka. Eksperimentuoti debesis, jei nevėluojama vykdyti viešųjų pirkimų, bet laikomasi kvotų ir standartizuotos aplinkos. Vieta ilgai veikia mokymo, kai duomenų gravitacija ir tarpusavyje sujungti veiklos suderinti su savo poreikius, ir kur galite išlaikyti panaudojimą, be bado verslo poilsio.
Hibridai taip pat reikalauja nuoseklaus įrankio: tapatumo, medienos ruošos, paslapčių, artefaktų registrų, ir modelių versijų visoje aplinkoje. If the operational shall of "dviejų kampų" yra per didelis, hibridinis planas žlugs į chaosą per incidentą. Gebėjimų planavimas ir platformų inžinerija yra tarpusavyje susiję: kuo labiau standartizuota platforma, tuo labiau nuspėjamas pajėgumų modelis.
Teisės- Dydis yra apie naudojimo kokybę, ne tik naudojimo procentas
GPU prietaisų skydai dažnai rodo vieną naudojimo procentą. Skaičius gali būti apgaulingas. Didelis panaudojimas gali reikšti sveiką pralaidumą, arba tai gali reikšti atsilikimą ir padidėjusį latentą. Silpnas panaudojimas gali reikšti iššvaistytas išlaidas, arba tai gali būti būtina galvos už SLO atitikties.
Takelio naudojimo kokybė su keliais signalais: eilės gylis, užklausų latentiškumo procentiliai, laikas- to-first-simbolį (LLM), žetonai per sekundę, talpyklos hit normos, iškeldinimo normos, OOM įvykių, modelio apkrovos / apkrovos dažnis, ir prognozavimo norma. @ title: window
Sveikatingiausias GPU laivynas yra vienas, kur naudojimas yra didelis partijos pakopos ir vidutinio realiu laiku pakopos, su nuspėjamu piko ir aiškių eskalavimo keliai. Tikslas operacinę laikyseną, kur galite paaiškinti "kodėl GPU yra užimtas" ir "kas nutinka, jei paklausa dvigubai 48 valandas".
Dizainas sprogimui: šilti baseinai, perteklinis srautas, grakštus irimas
Pliūpsnis yra norma AIM varomų taikomųjų programų. Gaminio paleidimas, vidiniai skelbimai, incidentai, reagavimo įvykiai, ir klientų darbo srautai sukuria staigius paklausos šuolius. Našumo planas, kuris remiasi sklandžiai kreivių nepavyks blogiausiu metu.
Sukurti šiltas baseinai realiu laiku pakopos: rezervuotas rinkinys pajėgumų, kurie lieka pasirengę su modelių pakrautas ir talpina šiltas. Pour it su kontroliuojama perpildymo: galimybę nukreipti perpildymo srautą į pigesnę pakopą, mažesnis modelis, arba drumstas sprogus baseinas. Imtis įgyvendinti grakštaus skaidymo strategijas, kurios būtų aiškios ir išbandytos: sumažinti maksimalų produkcijos ilgį, žemesnį kontekstą, pereiti prie distiliuoto modelio, išjungti brangius įrankius, arba grįžti prie kasti atsakymus.
Eksploatacinė vertė yra tai, kad jūs galite prekiauti kokybę stabilumo tyčia per šuoliai, nei atrasti atsitiktinius gedimus gamybos būdų. Čia klasikinis IT mąstymas, taikomas PG sistemoms: nustatyti prioritetus, įgyvendinti politiką ir išlaikyti šviesas.
Daugiafunkcinis planavimas: kvotos, prioritetai ir teisingumas
2026 m. dauguma organizacijų GPU traktuoja kaip bendrą platformą, bet ne kaip komandinę techninę įrangą. Vadyba reikalinga dėl bendrų platformų. Bejo, garsiausia komanda laimi, ir labai rizikingas darbo krūvis gauti išstumtas.
III PRIEDAS Atsargų gamybos pajėgumai. Sukurti atskirus pertvaros eksperimentavimas, partijos išvados, ir mokymo. Pridėti prioritetines klases, kad reagavimo į incidentą gerinimas galėtų sudaryti prielaidas mažesnio prioriteto paketui. Užtikrinti teisingumo politiką, užkertant kelią bendram darbo krūviui išnaudoti visą fondą.
Taipogi yra sąnaudų paskirstymo klausimas. BGU paklausos ekonominio poveikio nepajus, o pajėgumas augs be drausmės. Krovininis krovinys ne visada reikalingas, bet jis beveik visada pasirodo. Publikuoti kas mėnesį GPU suvartojimą pagal grupę, pagal modelį, pagal darbo krūvio tipą. Padaryti "optimizavimo" matomas inžinerinį rezultatą.
Modelio gyvavimo ciklo valdymas - pajėgumų valdymas
Jūsų organizacija aptarnauja kelis modelius, modelio gyvavimo ciklas tampa pagrindiniu pajėgumo kintamuoju. Kiekvienas "naujas modelis versija" gali pakeisti atminties pėdsaką, latentinis laikas, simbolinis pralaidumas, ir užtarti elgesį. VRAM slėgio ir dažnų modelių apsikeitimo sandorių, kurie naikina našumą, atveju, jei išlaikyti senas versijas gyvas suderinamumas arba A / B testavimas.
Modelio versijų gydymas kaip kontroliuojamo išleidimo procesas. Nurodykite, kiek versijų galima gyventi vienai paslaugai. Parengti pensijų politiką senoms versijoms. Automatinis vertinimas ir išlyginti, kad komandos neturi daug "tik tuo atveju" versijų gamybos. Naudokite kanarėlių dislokavimo ir eismo formavimas patvirtinti veiklos ir išlaidų prielaidas.
IT požiūriu, modelis yra gamybos artefaktas, kaip konteinerio vaizdas arba duomenų bazės schema migracijos. Talpų planavimas turėtų būti paleidimo vartų dalis. Našumas (kg)
Sandėliavimo ir tinklo dažnai yra kliūtis, kurią pastebėsite paskutinis
GPU pajėgumai nėra izoliuoti. Didelių modelių aptarnavimui reikia greito svorio, o mokymui - nuolatinio duomenų srauto. Jūsų saugyklA negali maitinti GPU, Jūsų panaudojimas atrodys žemas dėl neteisingos priežasties. Jūsų tinklas įdiegs paskirtus nustatymus, o efektyvumas bus didinamas.
Žvelgiant į tai, atkreipti dėmesį į modelį artifaktūra platinimo, vietos NVME caching, ir paleidimo laikas. Šaltas prasideda, kad imtis minučių gali paneigti autoskalės prielaidas. Partijos ir mokymo, suderinti duomenų formatus, suspaudimo, ir prefecting GPU suvartojimo normas. Ten, kur įmanoma, nustatyti pabaigos iki pabaigos: "laikas užbaigti darbą", o ne "GPU užimtas laikas".
2026 metais daugelis organizacijų sužino, kad kuklus investavimas į saugojimo architektūrą suteikia daugiau realių rezultatų, nei kitas brangus GPU, nes jis paverčia nenaudojamus akceleratorius produktyviais.
Praktinis prognozavimo kilpa: priemonė, modelis, nuspręsti, pakartoti
Prognozuoti GPU poreikius yra mažiau apie puikus prognozavimas ir daugiau apie Iteracijos. Sukurti mėnesio pajėgumo peržiūros ritmą. Surinkite darbo krūvį į savo pasirinktą darbo vienetų. NAME OF TRANSLATORS Takelio funkcijos pakeitimai ir modelių leidiniai. palyginkite prognozę su tikrove. Pritaikyti pagrindinius veiksnius ir pakopų politiką.
Rengiantis sistemai, jūsų prognozė turėtų pereiti nuo "mes manome, kad mums reikia daugiau GPU" į "mes viršysime mūsų realiu laiku pasiekiamą lygį per šešias savaites, jei įvaikinimas tęsis, nebent mes įgyvendinsime vieną iš šių sumažinimų". Kalbų lyderystė supranta: operacinę riziką su galimybėmis, sąnaudomis ir terminais.
Situacijos turėtų būti suskirstytos į kategorijas. Keli iš jų - inžinerija: kiekybinis įvertinimas, geresnis variklių aptarnavimas, spartinimas, grupavimo strategijos, greitos ir išėjimo ribos, modelio pasirinkimas. Keli iš jų - platforma: planavimo politika, kvotos, prioritetinės klasės ir šiltos grupės. Keli yra viešieji pirkimai: nauji mazgai, debesų rezervavimas arba pardavėjo susitarimai. Jūsų planas turėtų apimti visas tris kategorijas, nes tik techninė įranga yra retai greičiausias svertas.
sąnaudų kontrolė, kuri nėra sabotažas veikla
BPU išlaidų kontrolė nepavyksta, kai ji taikoma kaip buka priemonė. Bėda - sumažinti atliekų kiekį, apsaugant SLOS. Dažniausiai pasitaikančios atliekos 2026 metais yra nevaldomas eksperimentavimas: dideli modeliai veikia užrašų knygose valandas, nenaudojamas GPU paskirstymas, ir dvigubas išpilstymas arba pakartotinas partijos praturtinimas.
@ info: tooltip Modeliams naudoti mažesnius numatytuosius modelius. Cache emaddings ir sodrinimo išėjimai, jei taikoma. reikalauti, kad darbo krūvio savininkai deklaruotų, kokios pakopos jiems reikia, ir kaip atrodo sėkmė. Surinkite kiekvienos grupės ar projekto biudžetus. Publikuoti prietaisų skydus, kurie rodo išlaidas vienam darbo vienetui, ne tik visas išlaidas. Kuomet komandos gali matyti, kad viena konfigūracija dvigubai kainuoja už prašymą ribinės kokybės pelnas, optimizavimas tampa racionalus sprendimas, o ne argumentas.
Gamybos išvados, optimizuoti, kur jis svarbus: sumažinti uodegos latentą ir padidinti stabilią concurrence. Partijos išvados, stumti naudojimo aukštos ir agresyviai planuoti apie pigesnių pajėgumų langus. Mokymui - didinti veiksmingumą ir duomenų srauto pralaidumą. Kiekviena kategorija turi skirtingus svertus, ir Jūsų platforma turėtų padaryti "teisingas dalykas" lengva.
GPU- remiamų paslaugų atsparumas ir reagavimas į incidentus
PG paslaugos neveikia išskirtiniais būdais: modelio serveriai gali OOM ir crash- loop, dėklai gali thrash, GPU mazgai gali suirti, ir naujų modelių versijos gali įvesti latentinės regresses. Brandus planas apima bėgimo knygų ir pratybų.
Rengti sveikatos patikrinimus, kurie atspindėtų vartotojų patirtį, ne tik proceso gyvybingumą. Stebėti laiko-to-first-simbolį ir uodegos latentus. Įspėjimas dėl OOM dažnio ir modelio įkrovimo dažnio Laikyti gerai žinomą atsarginį modelį, kuris gali paleisti į mažesnį baseiną. dokumentuoti, kaip greitai sumažinti apkrovą: sumažinti brangius rezultatus, išjungti daugiarūšio transporto įvestį, sumažinti išvedimo ilgį, arba laikinai nukreipti srautą į valdomą paslaugą.
Trūkumų, susijusių su pardavėjais, planas: vairuotojų atnaujinimai, CUDA / kilimo ir tūpimo laiko neatitiktys, branduolio pokyčiai, platformų atnaujinimai, kurie turi įtakos veiklos rezultatams. Standartizuoti vaizdus ir bandymų pakeitimus sustojimo su reprezentatyviomis apkrovomis. Gydyti GPU programinės įrangos kaminai su tuo pačiu disciplina, kaip duomenų bazės versijų arba tinklo firmware.
IT vadovaujamo GPU pajėgumų planavimo orientacinis planas
Praktinis projektas, kuris veikia gerai, 2026 metais prasideda nuo trijų baseinų: realaus laiko duomenų baseinas, partijos / įdėjimo baseinas, ir mokymo / ilgalaikis baseinas. Laikas yra apsaugotas nuo galvos ir šiltų modelių. Nr. Mokymas yra suplanuotas ir reikalauja aiškaus patvirtinimo labai dideliems važiavimams.
Tuose fonduose jūs renkate valdymą: kvotas, prioritetines klases ir parodote ataskaitas. Jūs sluoksnis stebimumas: darbo vienetai, latentinis procentilis, pralaidumas metrikos, VRAM slėgis, ir gedimo režimai. Jūs sluoksniuoti gyvavimo ciklo kontrolės: modelio versijų politiką, išleidimo vartai, ir išėjimo į pensiją politiką. Galų gale, jūs renkate pirkimo ir "debesų" kompiuterijos strategiją: prognozuojamas pradinis dėl turimų pajėgumų, elastingas perteklius debesyje, ir standartizuotas įrankiai visoje aplinkoje.
Vėluoja sistema, pagal kurią diskusijos dėl pajėgumų grindžiamos išmatuojama paklausa ir veiklos reikalavimais, bet ne spekuliacija ar pardavėjų rinkodara. IT specialistams jis taip pat suteikia aiškų vaidmenį: kurti platformą ir politikos sistemą, kuri leidžia organizacijai priimti AI visur, neverčiant GPU į lėtinę krizę.
Ką sėkmė atrodo 2026 pabaigoje
Sėkmingos organizacijos nebūtinai turės didžiausius GPU parkus. Joms bus būdingi patys drausmingiausi veiklos modeliai. Jie žinos, kurios darbo jėgos yra labai svarbios gamybai, kurios deda daugiausia pastangų, ir kaip apsaugoti vieną nuo kito. Jais bus matuojamas darbo vienetų pajėgumas, kad žemėlapis rezultatus. VRAM jie laikys biudžetu, ne staigmena. Jie atliks pajėgumų apžvalgas, kurios susieja požymių ir modelių leidinius su išmatuojamu išteklių poveikiu.
Jie taip pat turės kultūrą, kurioje optimizavimas yra normalus. grupės tikisi, kad lyginamasis standartas, teisės dydis, ir pagrįsti atnaujinimus. Platformų inžinerija bus vertinama kaip daugiklis: naudojimo kokybės gerinimas, incidentų dažnio mažinimas, mišrių strategijų valdymas. Pasaulyje, kuriame PG yra visur, GPU tampa bendra ypatingos svarbos infrastruktūros dalimi. Talpa planavimas yra kaip jūs išlaikyti, kad infrastruktūra patikima, žino sąnaudas, ir pasirengę kitą paklausos bangos.
13169 
IT Pro 
