Varidata 新闻资讯

知识库 | 问答 | 最新技术 | IDC 行业新闻

如何避免美国GPU服务器租用资源浪费

发布日期：2026-01-12

您可以通过将服务器规格与实际工作负载需求相匹配来防止美国GPU服务器租用资源浪费。由于利用率不足、资源分配不当和空闲时间过长,许多组织面临高达85%的GPU资源闲置。

GPU利用率不足
资源分配不当
自动扩展配置错误导致的高空闲时间
短期AI训练任务使用不必要的硬件

要防止资源浪费,请使用自动化来关闭空闲服务器、跟踪使用情况并合理调整资源。通过选择按需实例来防止资源浪费。通过监控环境来防止资源浪费。通过主动管理来防止资源浪费。

主要要点

将GPU服务器规格与实际工作负载需求相匹配,以防止资源浪费。
使用自动化关闭空闲服务器并监控GPU使用情况以节省成本。
根据工作负载需求合理调整GPU资源规模,避免过度配置。
根据具体任务选择适当的GPU型号以提高性能。
定期审计GPU资源以识别效率低下问题并优化使用。

防止GPU服务器租用中的资源浪费

过度配置风险

在租用GPU服务器进行项目时,您经常会面临过度配置的问题。过度配置意味着您为实际未使用的资源付费。这会导致浪费并推高GPU成本。许多组织在估算需求时遇到困难,因此他们选择额外的GPU容量以避免资源不足。这种方法会产生三个主要问题:

您需要为未使用的GPU资源支付高额初始成本。
您浪费计算能力,这影响效率并增加环境问题。
您难以预测实际需求,因此在云GPU消费上的支出超出必要水平。

提示: 始终从小规模的GPU分配开始,随着工作负载增长再进行扩展。这有助于避免不必要的浪费并控制GPU成本。

过度配置的财务影响可能很严重。查看下表了解低利用率如何影响您的预算:

您可以看到低利用率会导致高GPU成本。如果您只使用20%的GPU资源,就会浪费大部分投资。这使得优化对每个组织来说都至关重要。

空闲GPU实例

空闲GPU实例是美国服务器租用中浪费的主要来源。许多数据中心报告GPU利用率通常维持在15-30%之间。这意味着您的大部分GPU资源长期处于未使用状态。在运行AI训练作业时,由于数据预处理速度慢或调度不当,您可能会看到30-50%的空闲时间。有时,数据预处理可能占用训练周期时间的65%,导致GPU空闲。

美国数据中心的GPU实例通常以60-70%的利用率运行。
未优化的AI训练可能导致GPU 30-50%的空闲时间。
数据预处理可能消耗训练周期时间的65%,导致空闲周期。
集中式云环境中报告的平均GPU利用率在15-30%之间。

空闲GPU实例会造成直接的财务损失。您为不贡献工作负载的资源付费。下表显示了GPU空闲浪费的常见原因及其影响:

原因	影响
过度配置	导致不必要的成本和空闲资源。
GPU空闲浪费	导致用户财务损失。
高额小时计费	显著增加运营支出。
性能瓶颈	影响应用程序效率。
容量管理不当	导致可用资源利用不足。

您必须解决这些问题以降低GPU成本并改善优化。监控您的GPU使用情况并自动关闭空闲服务器。这种策略可以帮助您避免浪费并控制支出。

错误的硬件选择

选择错误的GPU硬件会影响您的性能和成本效益。在选择GPU型号之前,您需要了解您的工作负载。如果您选择内存太小的GPU,您的模型可能运行缓慢或无法训练。如果您在未在云GPU实例上测试的情况下购买硬件,您就有浪费金钱和时间的风险。

在购买硬件之前了解工作负载至关重要,以避免浪费金钱和时间。
在云GPU实例上进行测试可以防止硬件购买后的代价高昂的错误。
内存容量非常关键;为您的模型选择内存不足的GPU可能导致性能问题。
确定您的瓶颈是内存还是计算限制可以节省大量成本。

许多组织在选择硬件之前不评估其工作负载需求。这会导致不匹配和效率低下。AI工作负载需要GPU进行并行处理,而CPU更适合顺序任务。训练AI模型需要比运行推理模型更多的计算能力。如果选择错误的硬件,您会增加GPU成本并造成更多浪费。

AI工作负载通常需要GPU进行并行处理,而CPU更适合顺序任务。
许多组织在选择硬件之前未能评估其特定工作负载需求,导致效率低下。
训练AI模型需要比运行推理模型显著更多的计算能力,如果选择错误的硬件可能导致不匹配。

注意: 在购买之前务必对工作负载进行分析并测试不同的GPU型号。这一步骤有助于实现更好的优化并防止不必要的浪费。

通过关注正确的硬件、监控空闲GPU实例和避免过度配置,您可以降低GPU成本并改善云GPU消耗。您还可以最小化容量管理不当并提升整体优化水平。

GPU利用率的工作负载分析

分析计算需求

在选择任何GPU服务器之前,您需要了解您的计算需求。工作负载分析可以帮助您看到任务需要多少算力。当您分析需求时,您可以发现降低GPU利用率的瓶颈和效率低下问题。您可以使用分析来决定您的工作负载是否需要大内存、快速网络或仅仅是原始计算能力。这一步骤让您能够更准确地分配资源并避免浪费。

工作负载分析有助于了解资源需求。
识别瓶颈和效率低下问题可以提高GPU利用率。
更智能的调度可以将工作负载与可用资源对齐,减少空闲时间。

您应该始终检查您运行的任务类型。训练大型模型需要比简单的推理作业更多的GPU算力。通过分析,您可以最大化利用率和效率,并保持成本较低。

将工作负载与GPU类型匹配

将工作负载与正确的GPU类型匹配是实现高利用率的关键。您必须查看计算、内存和网络需求。使用基准测试和开源排行榜来比较不同GPU型号的性能。像vLLM、SGLang和TensorRT-LLM这样的工具可以帮助您了解哪种GPU最适合您的推理任务。llm-optimizer让您可以设置性能约束并找到最适合您需求的GPU。

以下表格可以帮助您将工作负载与GPU类型匹配:

工作负载类型	计算需求	内存需求	网络需求
训练	高	高	高
微调	中等	中等	中等
推理	低	低	低

您还应该考虑生成任务、检索增强生成和上游数据工程。每个任务使用GPU资源的方式都不同,因此正确匹配它们可以提升GPU利用率。

识别峰值使用

您必须跟踪GPU利用率指标以找出峰值使用时间。监控工具可以为您提供GPU资源性能的实时数据。当您了解峰值期后,您可以根据需求增减资源。动态资源扩展可以帮助您快速调整并避免GPU空闲时间。

监控GPU利用率指标对识别峰值使用期至关重要。
动态资源扩展让您可以根据实时需求调整资源。
先进的监控工具为更好的资源分配提供GPU性能洞察。

“实现真正的GPUaaS需要基于工作负载需求的额外动态分配,这样GPU可以更快地被回收以最小化空闲时间。” – Ana Biazetti, Red Hat OpenShift AI高级架构师

您应该使用这些策略来保持GPU利用率高和成本低。当您分析工作负载、将它们与正确的GPU匹配并监控使用情况时,您可以确保每个GPU都为您工作。

通过合理调整规模削减GPU成本

合理调整硬件规模是削减GPU成本和提高成本效益的最快方法。当您合理调整GPU资源规模时,您将服务器规格与实际工作负载相匹配。这一步骤可以将云GPU支出减少30-50%。您还可以改善训练速度和推理性能。优化可以带来更智能的资源管理和更高的运营效率。

选择合适的GPU型号

您需要为工作负载选择合适的GPU型号。正确的选择取决于几个因素,包括GPU内存需求和任务的复杂性。使用下表来指导您的选择:

因素	描述
复杂性	复杂的神经网络需要更强的GPU算力。
数据量	高容量数据处理需要更大的内存容量。
频率	实时推理和频繁重训练需要强大的基础设施。
数据要求	非结构化数据使用更多GPU资源。
系统集成	无缝集成提高可扩展性和效率。
性能	不同GPU类型(FP32、INT8、INT16)适合不同的计算需求。
内存和带宽	VRAM容量影响数据集大小和瓶颈。
功耗	数据中心GPU使用更多电力,因此要规划基础设施。
兼容性	确保您的GPU与TensorFlow和PyTorch兼容。

提示: 在做出承诺之前,始终在多个GPU型号上测试您的工作负载。这一步骤可以帮助您避免浪费并最大化优化。

动态扩展资源

您可以通过根据需求动态扩展资源来削减GPU成本。动态扩展让您只需为使用的资源付费。下表显示了自动扩展如何影响您的预算和性能:

影响类型	描述
成本优化	自动扩展帮助您避免空闲服务器成本。
效率提升	调整资源提升应用程序性能。
灵活性增强	快速扩展适应突发需求变化。
按使用付费模式	您只需在高流量期间支付资源费用。
减少过度配置	动态分配防止不必要的支出。
成本控制增强	扩展策略将成本控制在预算内。
意外扩展成本	管理不当可能导致意外支出。
预算复杂性	自动扩展需要持续监控以准确预算。

通过动态扩展进行优化可以帮助您削减成本并快速响应工作负载变化。

避免过度承诺

您必须避免过度承诺GPU资源。过度承诺会导致容量浪费和更高的支出。使用以下策略来保持分配效率:

策略	优势
装箱整合	提高资源可用性和GPU占用率。
主动资源管理	防止瓶颈和代价高昂的延迟。
成本意识工程	在不增加硬件投资的情况下最大化性能。
灵活调度	为不同工作负载高效分配资源。

注意: 定期审计和灵活调度有助于维持优化并随时间推移降低GPU成本。

通过专注于合理调整硬件规模、选择适当的GPU型号和动态扩展资源,您可以降低云GPU支出并为工作负载实现更好的优化。

使用自动扩展优化资源使用

设置自动扩展策略

您可以通过为GPU服务器设置自动扩展策略来优化资源使用。自动扩展让您可以根据需求调整资源,这可以提高性能并减少浪费。您应该选择智能指标,如队列大小或内存压力,而不是仅仅关注GPU利用率。这些指标可以帮助您在正确的时间触发扩展。使用基于Kubernetes的Horizontal Pod Autoscaler进行动态扩展。您还可以为模型重训练或批量推理等任务实施事件驱动的扩展。自动化工具可以关闭空闲服务器,这可以防止资源浪费并保持成本较低。

选择队列长度和内存压力等指标作为扩展触发器。
使用智能实例大小调整和优化批处理以减少延迟。
监控GPU利用率和请求延迟以持续改进。
为特定任务设置事件驱动的扩展。

提示: 模型感知扩展有助于高效分配资源并平衡延迟和成本。

使用按需和竞价实例

您可以通过混合使用按需和竞价GPU实例来优化资源使用。按需实例提供有保证的可用性和可预测的成本。竞价实例可以节省60-90%的成本,但可能会在短时间通知后被中断。竞价实例适用于非关键工作负载,如批处理或模型训练。

特性	按需虚拟机	竞价虚拟机
定价	全价,可预测	节省60-90%,浮动
可用性	有保证	取决于容量
中断	永不中断	可能快速终止

竞价实例有助于优化资源使用并降低GPU成本,但您应避免将其用于需要高性能和高可用性的关键工作负载。

平衡性能和成本

在使用GPU服务器的自动扩展时,您需要平衡性能和成本。选择性地使用CPU和GPU资源可以优化工作流效率。您可以根据工作负载合理调整GPU实例规模并避免过度配置。多实例GPU让您可以最大化优化资源使用。承诺使用折扣提供长期节省。自动化和编排工具可以帮助您动态分配资源并关闭空闲服务器。

使用竞价实例实现经济高效的GPU访问。
为每个工作负载合理调整GPU服务器规模。
探索多实例GPU以提升性能。
利用承诺使用折扣。

自动扩展有助于优化资源使用、提高性能和控制成本。您可以通过结合自动化、动态分配和智能编排来实现更好的结果。

通过共享提高GPU利用率

配置共享环境

您可以通过设置共享环境来提高GPU利用率。共享GPU环境让您可以在同一硬件上运行多个工作负载,这有助于避免资源空闲。在配置共享GPU环境时,您需要满足几个技术要求。这些要求确保您的GPU资源保持安全和高效。

NVIDIA的多进程服务(MPS)帮助您管理不同用户的GPU资源。
GPU分区让您可以分割NVIDIA A100 GPU,使多个CUDA应用程序能够同时运行。
您的CPU必须支持IOMMU DMA位跟踪,如Intel VT-D或AMD-Vi。
支持的操作系统包括Windows Server 2025及更新版本,以及多个版本的Linux Ubuntu。
您可以使用NVIDIA A2、A10、A16和A40等GPU用于共享环境。
您需要NVIDIA vGPU Software v18.x或更高版本才能启用GPU分区和实时迁移。

当您遵循这些步骤时,您将创建一个灵活的GPU环境。您可以在不购买额外硬件的情况下运行更多任务。这种方法可以帮助您节省资金并更有效地使用GPU资源。

多租户优势

多租户允许您在不同用户或团队之间共享GPU集群。您可以获得更好的资源分配和更低的成本。下表显示了多租户如何改善GPU利用率和管理。

优势	描述
成本效益	多租户通过让多个应用共享一个集群来降低成本。
资源利用率	您可以将GPU资源分配给不同的工作负载,防止浪费。
可扩展性	您可以轻松扩展GPU密集型应用,无需构建个人集群。
成本效益管理	虚拟集群帮助您控制资源管理和计费以实现准确跟踪。
简化管理	您在一个框架中监控多个租户环境,这降低了管理开销。

多租户使您的GPU服务器租用更加灵活。您可以运行更多作业、根据需要扩展并保持成本较低。这种策略帮助您充分利用GPU投资。

GPU效率的代码优化

提高GPU利用率

您可以通过优化代码的并行性来提高GPU效率。当您使用GPU感知库时,您可以在每个GPU上均匀分配工作负载。这种方法可以提高整体性能并减少空闲时间。您应该使用NVIDIA Nsight或TensorBoard等工具监控和基准测试您的GPU使用情况。这些工具帮助您发现效率低下问题并调整代码以获得更好的结果。

优化代码以实现并行执行,最大化GPU使用率。
使用CUDA、cuDNN和PyTorch等库以实现更好的工作负载分配。
使用监控工具跟踪GPU性能以识别改进空间。
动态扩展GPU资源以匹配工作负载需求。

提示: 持续基准测试有助于维持高GPU性能并避免资源浪费。

简化数据管道

高效的数据管道在GPU优化中发挥关键作用。您需要预取和并行化数据加载以保持GPU忙碌。缓慢的数据处理可能造成瓶颈并降低性能。您可以使用NVIDIA DALI等高性能库来加速数据处理。分析和监控您的数据管道有助于您快速发现和修复薄弱环节。

简化数据管道以提高GPU资源利用率。
减少数据处理中的瓶颈以加快处理速度。
使用分析工具监控管道性能。
利用高性能库以提高吞吐量。

技术	优势
数据预取	保持GPU持续获得新数据
并行加载	减少GPU空闲时间
DALI集成	加快数据处理速度

注意: 设计良好的数据管道可确保您的GPU以峰值性能运行。

减少瓶颈

您必须解决瓶颈问题才能发挥GPU的全部潜力。存储瓶颈会减慢操作速度,因此需要升级到SSD或分布式存储。应用程序代码瓶颈通常来自低效的代码。使用分析工具来检测和重构这些问题。CPU和内存瓶颈限制了GPU性能,因此考虑使用垂直扩展进行快速修复,使用水平扩展实现长期增长。数据库瓶颈可以通过优化查询和使用索引来解决。网络限制也会影响GPU性能;升级带宽和使用CDN可以提供帮助。

优化应用程序代码以实现更流畅的GPU操作。
升级硬件以消除直接瓶颈。
使用分析工具查找和修复内存泄漏。
优化数据库查询和索引以加快访问速度。
改善网络基础设施以提升GPU性能。
持续监控GPU指标以维持可扩展性。

# 示例: 在PyTorch中分析GPU使用情况
import torch
print(torch.cuda.memory_summary())

警告: 定期监控并快速处理瓶颈可以保持GPU高效运行并提高整体性能。

监控和自动化以防止浪费

跟踪空闲GPU使用情况

您需要跟踪空闲GPU使用情况以避免浪费资源和资金。当您监控GPU使用情况时,您可以在成本上升之前发现利用率不足的模式并采取行动。许多组织使用专门的工具来获取GPU使用情况和性能的详细洞察。这些工具帮助您了解哪些服务器处于空闲状态,哪些工作负载需要更多资源。

以下是用于跟踪美国服务器租用中空闲GPU使用情况的流行工具表格:

工具名称	描述
NVIDIA数据中心监控工具	用于管理和监控数据中心GPU的框架,提供优化所需的指标和遥测数据。
DCGM (数据中心GPU管理器)	提供API和工具以大规模观察、控制和优化GPU资源。
OneLogger	统一监控层,将作业阶段与GPU遥测关联以更好地了解效率低下问题。

您应该使用这些工具来收集GPU使用情况的实时数据。这些信息可以帮助您做出关于资源分配和服务器管理的明智决策。当您跟踪使用情况时,您可以为低利用率设置警报,并防止空闲服务器消耗您的预算。

提示: 定期监控GPU使用情况有助于及早发现效率问题并保持运营顺畅。

自动关闭空闲服务器

自动化在防止资源浪费方面发挥关键作用。您可以设置系统在不需要时关闭空闲的GPU服务器。这一步骤可以节省资金并提高整体效率。您应该每月审计您的空闲GPU使用情况。如果您看到利用率低于60%,您可能正在为未使用的资源付费。

按照以下步骤实现自动关机并优化GPU使用:

审计您的空闲GPU时间。检查过去30天的使用指标。如果您看到利用率低,考虑减少容量。
实施基本预算警报。在月度预算的75%和90%处设置支出警报以避免意外。
将批处理与实时工作负载分开。将非紧急任务转移到计划的或低成本实例以节省资金。
检查您的冷却设置。调整自动缩放策略以减少在低峰期的浪费。

根据持续的低利用率触发缩减事件。例如,设置一个阈值,如果GPU使用率在10分钟内低于40%,系统将自动关闭空闲的GPU服务器。

您可以使用Kubernetes等编排平台来自动执行这些操作。动态硬件虚拟化也有助于快速回收未使用的GPU资源。自动化确保您只为使用的资源付费,并保持基础设施精简。

设置警报和查看报告

设置警报和查看报告可以帮助您提前发现问题并优化GPU使用。您应该定义清晰的监控目标,并跟踪资源利用率、推理时间和每次推理成本等指标。使用nvidia-smi等工具获取实时GPU使用情况洞察。

警报和报告的最佳实践包括:

设置监控目标。跟踪资源使用、性能和成本。
使用监控工具。获取GPU使用情况和系统健康状况的实时数据。
优化资源。应用批处理和内存管理等策略。
设置警报。使用警告、严重警报和紧急情况的阈值。
维护系统。进行每日、每周和每月审查以确保运营顺畅。

您应该注意这些迹象:

利用率持续保持高位
内存使用接近或超过限制
处理队列显著增长
错误率超过可接受水平
温度保持在安全运行范围以上

定期审查有助于在问题变得代价高昂之前发现它们。您应该每天检查警报日志,每周检查使用趋势,并每月重新校准基准。更新您的监控工具并测试灾难恢复计划以保持GPU基础设施可靠。

注意: 自动化和定期报告使GPU管理更容易且更有效。量化、编排和动态硬件虚拟化都有助于优化资源使用并防止浪费。

# 示例: 使用nvidia-smi监控GPU使用情况
!nvidia-smi --query-gpu=utilization.gpu,memory.used --format=csv

您可以结合监控、自动化和智能警报来保持GPU使用率高和成本低。当您使用这些策略时,您为高效的GPU管理建立了坚实的基础。

选择服务提供商和定价模型

比较美国GPU服务器租用选项

您在做决定之前需要比较美国GPU服务器租用提供商。每个提供商提供不同的GPU型号、定价和功能。有些专注于高速网络,而其他则提供即时GPU访问或机器学习特殊工具。下表显示了主要提供商的GPU产品和起始价格对比:

提供商	GPU产品	每小时起始价格
Hyperstack	NVIDIA H100, NVIDIA A100, NVIDIA L40, RTX A6000/A40	–
Runpod	A100, H100, H200, MI300X, RTX A4000/A6000	按需,按秒计费
Thunder Compute	H100, A100, RTX6000	按需,随用随付
CoreWeave	A100, H100, RTX A5000/A6000	按需,竞价实例
Lambda Labs	A100, H100	按需,预留

您应该查看每个提供商提供的GPU型号。一些提供商,如Hyperstack,支持NVLink和VM休眠以提供更好的性能和成本节省。Runpod通过FlashBoot技术提供即时GPU访问。Thunder Compute专注于超低定价和开发者工具。CoreWeave针对高性能计算和低延迟GPU配置进行优化。Lambda Labs提供混合云和预配置的机器学习环境。

评估定价结构

您必须了解定价结构以避免高额小时计费并降低云服务器租用账单。提供商使用不同的计费方式,如按需、按秒、随用随付和预留定价。按需定价提供灵活性,但预留选项可以帮助您长期降低云服务器租用账单。竞价实例提供较低的价格,但您需要承担中断风险。您应该将GPU需求与合适的定价模型匹配,以最大化性能并控制成本。

提示: 始终检查隐藏费用和最低使用要求。这些可能会影响您的总GPU支出。

评估支持和灵活性

在选择GPU服务器租用提供商时,支持和灵活性很重要。如果遇到问题,您需要快速获得帮助。一些提供商提供专门的支持团队,而其他则使用社区论坛。灵活选项,如VM休眠或无服务器端点,让您能够快速调整资源。您应该选择能帮助您优化GPU性能并根据需要扩展或收缩的提供商。

Hyperstack: 高速网络、NVLink支持、VM休眠。
Runpod: FlashBoot实现即时GPU启动、安全/社区云、LLM就绪端点。
Thunder Compute: 超低定价、即时GPU启动、开发者工具。
CoreWeave: HPC优化、InfiniBand网络、低延迟配置。
Lambda Labs: 混合云、预配置ML环境。

通过选择具有强大支持和灵活功能的提供商,您可以提高GPU性能并降低云服务器租用账单。在做出承诺之前,始终审查服务协议并测试支持渠道。

持续优化的最佳实践

安排资源审计

您应该安排定期资源审计以保持GPU环境的效率。审计帮助您找到未使用的GPU服务器并发现优化机会。您可以审查使用报告并将其与工作负载需求进行比较。这个过程支持成本管理并防止浪费。尽量每月审计您的GPU资源。使用自动化工具跟踪GPU利用率并生成清晰的报告。

提示: 每月审计有助于及早发现效率问题并改善整体优化。

保持技术更新

您需要了解最新的GPU技术。新的硬件和软件发布可以提升性能并降低成本。您可以订阅GPU供应商的新闻通讯或加入在线论坛。参加网络研讨会并阅读技术博客以了解新的优化策略。保持信息更新有助于您在成本管理和资源分配方面做出明智的选择。

来源	好处
供应商新闻通讯	提前获取GPU更新
网络研讨会	了解优化方法
技术博客	发现成本管理技巧

培训团队提高效率

您应该培训团队高效使用GPU资源。训练有素的员工可以发现瓶颈并应用优化技术。提供GPU管理和成本管理的工作坊。鼓励团队分享最佳实践并相互学习。您可以设置定期培训课程并提供在线课程访问。

举办GPU优化工作坊。
分享成本管理策略。
提供在线培训平台访问。

注意: 技能熟练的团队有助于保持高GPU利用率并支持持续优化。

您可以通过将GPU规格与工作负载匹配来避免浪费GPU资源。使用监控工具跟踪GPU使用情况并自动关闭空闲GPU服务器。合理调整GPU硬件规模并动态扩展GPU资源。为您的需求选择正确的GPU服务器租用提供商和定价模型。共享GPU环境并优化代码以提高GPU效率。安排定期GPU审计并培训团队管理GPU资源。及时了解GPU技术并经常审查GPU报告。