Varidata 新聞資訊

知識庫 | 問答 | 最新技術 | IDC 行業新聞

如何避免美國GPU伺服器租用資源浪費

發布日期：2026-01-12

您可以透過將伺服器規格與實際工作負載需求相匹配來防止美國GPU伺服器租用資源浪費。由於使用率不足、資源分配不當和空閒時間過長,許多組織面臨高達85%的GPU資源閒置。

GPU使用率不足
資源分配不當
自動擴展配置錯誤導致的高空閒時間
短期AI訓練任務使用不必要的硬體

要防止資源浪費,請使用自動化來關閉空閒伺服器、追蹤使用情況並合理調整資源。透過選擇按需實例來防止資源浪費。透過監控環境來防止資源浪費。透過主動管理來防止資源浪費。

主要要點

將GPU伺服器規格與實際工作負載需求相匹配,以防止資源浪費。
使用自動化關閉空閒伺服器並監控GPU使用情況以節省成本。
根據工作負載需求合理調整GPU資源規模,避免過度配置。
根據具體任務選擇適當的GPU型號以提高效能。
定期稽核GPU資源以識別效率低下問題並優化使用。

防止GPU伺服器租用中的資源浪費

過度配置風險

在租用GPU伺服器進行專案時,您經常會面臨過度配置的問題。過度配置意味著您為實際未使用的資源付費。這會導致浪費並推高GPU成本。許多組織在估算需求時遇到困難,因此他們選擇額外的GPU容量以避免資源不足。這種方法會產生三個主要問題:

您需要為未使用的GPU資源支付高額初始成本。
您浪費運算能力,這影響效率並增加環境問題。
您難以預測實際需求,因此在雲端GPU消費上的支出超出必要水準。

提示: 始終從小規模的GPU分配開始,隨著工作負載增長再進行擴展。這有助於避免不必要的浪費並控制GPU成本。

過度配置的財務影響可能很嚴重。查看下表了解低使用率如何影響您的預算:

您可以看到低使用率會導致高GPU成本。如果您只使用20%的GPU資源,就會浪費大部分投資。這使得最佳化對每個組織來說都至關重要。

空閒GPU實例

空閒GPU實例是美國伺服器租用中浪費的主要來源。許多資料中心報告GPU使用率通常維持在15-30%之間。這意味著您的大部分GPU資源長期處於未使用狀態。在執行AI訓練作業時,由於資料預處理速度慢或排程不當,您可能會看到30-50%的空閒時間。有時,資料預處理可能佔用訓練週期時間的65%,導致GPU空閒。

美國資料中心的GPU實例通常以60-70%的使用率運行。
未最佳化的AI訓練可能導致GPU 30-50%的空閒時間。
資料預處理可能消耗訓練週期時間的65%,導致空閒週期。
集中式雲端環境中報告的平均GPU使用率在15-30%之間。

空閒GPU實例會造成直接的財務損失。您為不貢獻工作負載的資源付費。下表顯示了GPU空閒浪費的常見原因及其影響:

原因	影響
過度配置	導致不必要的成本和空閒資源。
GPU空閒浪費	導致用戶財務損失。
高額小時計費	顯著增加營運支出。
效能瓶頸	影響應用程式效率。
容量管理不當	導致可用資源使用不足。

您必須解決這些問題以降低GPU成本並改善最佳化。監控您的GPU使用情況並自動關閉空閒伺服器。這種策略可以幫助您避免浪費並控制支出。

錯誤的硬體選擇

選擇錯誤的GPU硬體會影響您的效能和成本效益。在選擇GPU型號之前,您需要了解您的工作負載。如果您選擇記憶體太小的GPU,您的模型可能運行緩慢或無法訓練。如果您在未在雲端GPU實例上測試的情況下購買硬體,您就有浪費金錢和時間的風險。

在購買硬體之前了解工作負載至關重要,以避免浪費金錢和時間。
在雲端GPU實例上進行測試可以防止硬體購買後的代價高昂的錯誤。
記憶體容量非常關鍵;為您的模型選擇記憶體不足的GPU可能導致效能問題。
確定您的瓶頸是記憶體還是運算限制可以節省大量成本。

許多組織在選擇硬體之前不評估其工作負載需求。這會導致不匹配和效率低下。AI工作負載需要GPU進行平行處理,而CPU更適合循序任務。訓練AI模型需要比執行推論模型更多的運算能力。如果選擇錯誤的硬體,您會增加GPU成本並造成更多浪費。

AI工作負載通常需要GPU進行平行處理,而CPU更適合循序任務。
許多組織在選擇硬體之前未能評估其特定工作負載需求,導致效率低下。
訓練AI模型需要比執行推論模型顯著更多的運算能力,如果選擇錯誤的硬體可能導致不匹配。

注意: 在購買之前務必對工作負載進行分析並測試不同的GPU型號。這一步驟有助於實現更好的最佳化並防止不必要的浪費。

透過關注正確的硬體、監控空閒GPU實例和避免過度配置,您可以降低GPU成本並改善雲端GPU消耗。您還可以最小化容量管理不當並提升整體最佳化水準。

GPU使用率的工作負載分析

分析運算需求

在選擇任何GPU伺服器之前,您需要了解您的運算需求。工作負載分析可以幫助您看到任務需要多少算力。當您分析需求時,您可以發現降低GPU使用率的瓶頸和效率低下問題。您可以使用分析來決定您的工作負載是否需要大記憶體、快速網路或僅僅是原始運算能力。這一步驟讓您能夠更準確地分配資源並避免浪費。

工作負載分析有助於了解資源需求。
識別瓶頸和效率低下問題可以提高GPU使用率。
更智慧的排程可以將工作負載與可用資源對齊,減少空閒時間。

您應該始終檢查您執行的任務類型。訓練大型模型需要比簡單的推論作業更多的GPU算力。透過分析,您可以最大化使用率和效率,並保持成本較低。

將工作負載與GPU類型匹配

將工作負載與正確的GPU類型匹配是實現高使用率的關鍵。您必須查看運算、記憶體和網路需求。使用基準測試和開源排行榜來比較不同GPU型號的效能。像vLLM、SGLang和TensorRT-LLM這樣的工具可以幫助您了解哪種GPU最適合您的推論任務。llm-optimizer讓您可以設置效能約束並找到最適合您需求的GPU。

以下表格可以幫助您將工作負載與GPU類型匹配:

工作負載類型	運算需求	記憶體需求	網路需求
訓練	高	高	高
微調	中等	中等	中等
推論	低	低	低

您還應該考慮生成任務、檢索增強生成和上游資料工程。每個任務使用GPU資源的方式都不同,因此正確匹配它們可以提升GPU使用率。

識別峰值使用

您必須追蹤GPU使用率指標以找出峰值使用時間。監控工具可以為您提供GPU資源效能的即時資料。當您了解峰值期後,您可以根據需求增減資源。動態資源擴展可以幫助您快速調整並避免GPU空閒時間。

監控GPU使用率指標對識別峰值使用期至關重要。
動態資源擴展讓您可以根據即時需求調整資源。
先進的監控工具為更好的資源分配提供GPU效能洞察。

“實現真正的GPUaaS需要基於工作負載需求的額外動態分配,這樣GPU可以更快地被回收以最小化空閒時間。” – Ana Biazetti, Red Hat OpenShift AI資深架構師

您應該使用這些策略來保持GPU使用率高和成本低。當您分析工作負載、將它們與正確的GPU匹配並監控使用情況時,您可以確保每個GPU都為您工作。

透過合理調整規模削減GPU成本

合理調整硬體規模是削減GPU成本和提高成本效益的最快方法。當您合理調整GPU資源規模時,您將伺服器規格與實際工作負載相匹配。這一步驟可以將雲端GPU支出減少30-50%。您還可以改善訓練速度和推論效能。最佳化可以帶來更智慧的資源管理和更高的營運效率。

選擇合適的GPU型號

您需要為工作負載選擇合適的GPU型號。正確的選擇取決於幾個因素,包括GPU記憶體需求和任務的複雜性。使用下表來指導您的選擇:

因素	描述
複雜性	複雜的神經網路需要更強的GPU算力。
資料量	高容量資料處理需要更大的記憶體容量。
頻率	即時推論和頻繁重訓練需要強大的基礎設施。
資料要求	非結構化資料使用更多GPU資源。
系統整合	無縫整合提高可擴展性和效率。
效能	不同GPU類型(FP32、INT8、INT16)適合不同的運算需求。
記憶體和頻寬	VRAM容量影響資料集大小和瓶頸。
功耗	資料中心GPU使用更多電力,因此要規劃基礎設施。
相容性	確保您的GPU與TensorFlow和PyTorch相容。

提示: 在做出承諾之前,始終在多個GPU型號上測試您的工作負載。這一步驟可以幫助您避免浪費並最大化最佳化。

動態擴展資源

您可以透過根據需求動態擴展資源來削減GPU成本。動態擴展讓您只需為使用的資源付費。下表顯示了自動擴展如何影響您的預算和效能:

影響類型	描述
成本最佳化	自動擴展幫助您避免空閒伺服器成本。
效率提升	調整資源提升應用程式效能。
靈活性增強	快速擴展適應突發需求變化。
按使用付費模式	您只需在高流量期間支付資源費用。
減少過度配置	動態分配防止不必要的支出。
成本控制增強	擴展策略將成本控制在預算內。
意外擴展成本	管理不當可能導致意外支出。
預算複雜性	自動擴展需要持續監控以準確預算。

透過動態擴展進行最佳化可以幫助您削減成本並快速回應工作負載變化。

避免過度承諾

您必須避免過度承諾GPU資源。過度承諾會導致容量浪費和更高的支出。使用以下策略來保持分配效率:

策略	優勢
裝箱整合	提高資源可用性和GPU占用率。
主動資源管理	防止瓶頸和代價高昂的延遲。
成本意識工程	在不增加硬體投資的情況下最大化效能。
靈活排程	為不同工作負載高效分配資源。

注意: 定期稽核和靈活排程有助於維持最佳化並隨時間推移降低GPU成本。

透過專注於合理調整硬體規模、選擇適當的GPU型號和動態擴展資源,您可以降低雲端GPU支出並為工作負載實現更好的最佳化。

使用自動擴展最佳化資源使用

設置自動擴展策略

您可以透過為GPU伺服器設置自動擴展策略來最佳化資源使用。自動擴展讓您可以根據需求調整資源,這可以提高效能並減少浪費。您應該選擇智慧指標,如佇列大小或記憶體壓力,而不是僅僅關注GPU使用率。這些指標可以幫助您在正確的時間觸發擴展。使用基於Kubernetes的Horizontal Pod Autoscaler進行動態擴展。您還可以為模型重訓練或批量推論等任務實施事件驅動的擴展。自動化工具可以關閉空閒伺服器,這可以防止資源浪費並保持成本較低。

選擇佇列長度和記憶體壓力等指標作為擴展觸發器。
使用智慧實例大小調整和最佳化批處理以減少延遲。
監控GPU使用率和請求延遲以持續改進。
為特定任務設置事件驅動的擴展。

提示: 模型感知擴展有助於高效分配資源並平衡延遲和成本。

使用按需和競價實例

您可以透過混合使用按需和競價GPU實例來最佳化資源使用。按需實例提供有保證的可用性和可預測的成本。競價實例可以節省60-90%的成本,但可能會在短時間通知後被中斷。競價實例適用於非關鍵工作負載,如批處理或模型訓練。

特性	按需虛擬機	競價虛擬機
定價	全價,可預測	節省60-90%,浮動
可用性	有保證	取決於容量
中斷	永不中斷	可能快速終止

競價實例有助於最佳化資源使用並降低GPU成本,但您應避免將其用於需要高效能和高可用性的關鍵工作負載。

平衡效能和成本

在使用GPU伺服器的自動擴展時,您需要平衡效能和成本。選擇性地使用CPU和GPU資源可以最佳化工作流效率。您可以根據工作負載合理調整GPU實例規模並避免過度配置。多實例GPU讓您可以最大化最佳化資源使用。承諾使用折扣提供長期節省。自動化和編排工具可以幫助您動態分配資源並關閉空閒伺服器。

使用競價實例實現經濟高效的GPU存取。
為每個工作負載合理調整GPU伺服器規模。
探索多實例GPU以提升效能。
利用承諾使用折扣。

自動擴展有助於最佳化資源使用、提高效能和控制成本。您可以透過結合自動化、動態分配和智慧編排來實現更好的結果。

透過共享提高GPU使用率

配置共享環境

您可以透過設置共享環境來提高GPU使用率。共享GPU環境讓您可以在同一硬體上執行多個工作負載,這有助於避免資源空閒。在配置共享GPU環境時,您需要滿足幾個技術要求。這些要求確保您的GPU資源保持安全和高效。

NVIDIA的多程序服務(MPS)幫助您管理不同使用者的GPU資源。
GPU分割讓您可以分割NVIDIA A100 GPU,使多個CUDA應用程式能夠同時執行。
您的CPU必須支援IOMMU DMA位追蹤,如Intel VT-D或AMD-Vi。
支援的作業系統包括Windows Server 2025及更新版本,以及多個版本的Linux Ubuntu。
您可以使用NVIDIA A2、A10、A16和A40等GPU用於共享環境。
您需要NVIDIA vGPU Software v18.x或更高版本才能啟用GPU分割和即時遷移。

當您遵循這些步驟時,您將創建一個靈活的GPU環境。您可以在不購買額外硬體的情況下執行更多任務。這種方法可以幫助您節省資金並更有效地使用GPU資源。

多租戶優勢

多租戶允許您在不同使用者或團隊之間共享GPU叢集。您可以獲得更好的資源分配和更低的成本。下表顯示了多租戶如何改善GPU使用率和管理。

優勢	描述
成本效益	多租戶透過讓多個應用共享一個叢集來降低成本。
資源使用率	您可以將GPU資源分配給不同的工作負載,防止浪費。
可擴展性	您可以輕鬆擴展GPU密集型應用,無需構建個人叢集。
成本效益管理	虛擬叢集幫助您控制資源管理和計費以實現準確追蹤。
簡化管理	您在一個框架中監控多個租戶環境,這降低了管理開銷。

多租戶使您的GPU伺服器租用更加靈活。您可以執行更多作業、根據需要擴展並保持成本較低。這種策略幫助您充分利用GPU投資。

GPU效率的程式碼最佳化

提高GPU使用率

您可以透過最佳化程式碼的平行性來提高GPU效率。當您使用GPU感知函式庫時,您可以在每個GPU上均勻分配工作負載。這種方法可以提高整體效能並減少空閒時間。您應該使用NVIDIA Nsight或TensorBoard等工具監控和基準測試您的GPU使用情況。這些工具幫助您發現效率低下問題並調整程式碼以獲得更好的結果。

最佳化程式碼以實現平行執行,最大化GPU使用率。
使用CUDA、cuDNN和PyTorch等函式庫以實現更好的工作負載分配。
使用監控工具追蹤GPU效能以識別改進空間。
動態擴展GPU資源以匹配工作負載需求。

提示: 持續基準測試有助於維持高GPU效能並避免資源浪費。

簡化資料管道

高效的資料管道在GPU最佳化中發揮關鍵作用。您需要預取和平行化資料載入以保持GPU忙碌。緩慢的資料處理可能造成瓶頸並降低效能。您可以使用NVIDIA DALI等高效能函式庫來加速資料處理。分析和監控您的資料管道有助於您快速發現和修復薄弱環節。

簡化資料管道以提高GPU資源使用率。
減少資料處理中的瓶頸以加快處理速度。
使用分析工具監控管道效能。
利用高效能函式庫以提高處理量。

技術	優勢
資料預取	保持GPU持續獲得新資料
平行載入	減少GPU空閒時間
DALI整合	加快資料處理速度

注意: 設計良好的資料管道可確保您的GPU以峰值效能運行。

減少瓶頸

您必須解決瓶頸問題才能發揮GPU的全部潛力。儲存瓶頸會減慢操作速度,因此需要升級到SSD或分散式儲存。應用程式程式碼瓶頸通常來自低效的程式碼。使用分析工具來檢測和重構這些問題。CPU和記憶體瓶頸限制了GPU效能,因此考慮使用垂直擴展進行快速修復,使用水平擴展實現長期成長。資料庫瓶頸可以透過最佳化查詢和使用索引來解決。網路限制也會影響GPU效能;升級頻寬和使用CDN可以提供幫助。

最佳化應用程式程式碼以實現更流暢的GPU操作。
升級硬體以消除直接瓶頸。
使用分析工具查找和修復記憶體洩漏。
最佳化資料庫查詢和索引以加快存取速度。
改善網路基礎設施以提升GPU效能。
持續監控GPU指標以維持可擴展性。

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

警告: 定期監控並快速處理瓶頸可以保持GPU高效運行並提高整體效能。

監控和自動化以防止浪費

追蹤空閒GPU使用情況

您需要追蹤空閒GPU使用情況以避免浪費資源和資金。當您監控GPU使用情況時,您可以在成本上升之前發現使用率不足的模式並採取行動。許多組織使用專門的工具來獲取GPU使用情況和效能的詳細洞察。這些工具幫助您了解哪些伺服器處於空閒狀態,哪些工作負載需要更多資源。

以下是用於追蹤美國伺服器租用中空閒GPU使用情況的熱門工具表格:

工具名稱	描述
NVIDIA資料中心監控工具	用於管理和監控資料中心GPU的框架,提供最佳化所需的指標和遙測資料。
DCGM (資料中心GPU管理器)	提供API和工具以大規模觀察、控制和最佳化GPU資源。
OneLogger	統一監控層,將作業階段與GPU遙測關聯以更好地了解效率低下問題。

您應該使用這些工具來收集GPU使用情況的即時資料。這些資訊可以幫助您做出關於資源分配和伺服器管理的明智決策。當您追蹤使用情況時,您可以為低使用率設置警報,並防止空閒伺服器消耗您的預算。

提示: 定期監控GPU使用情況有助於及早發現效率問題並保持營運順暢。

自動關閉空閒伺服器

自動化在防止資源浪費方面發揮關鍵作用。您可以設置系統在不需要時關閉空閒的GPU伺服器。這一步驟可以節省資金並提高整體效率。您應該每月稽核您的空閒GPU使用情況。如果您看到使用率低於60%,您可能正在為未使用的資源付費。

按照以下步驟實現自動關機並最佳化GPU使用:

稽核您的空閒GPU時間。檢查過去30天的使用指標。如果您看到使用率低,考慮減少容量。
實施基本預算警報。在月度預算的75%和90%處設置支出警報以避免意外。
將批次處理與即時工作負載分開。將非緊急任務轉移到計畫的或低成本實例以節省資金。
檢查您的冷卻設置。調整自動縮放策略以減少在低峰期的浪費。

根據持續的低使用率觸發縮減事件。例如,設置一個閾值,如果GPU使用率在10分鐘內低於40%,系統將自動關閉空閒的GPU伺服器。

您可以使用Kubernetes等編排平台來自動執行這些操作。動態硬體虛擬化也有助於快速回收未使用的GPU資源。自動化確保您只為使用的資源付費,並保持基礎設施精簡。

設置警報和查看報告

設置警報和查看報告可以幫助您提前發現問題並最佳化GPU使用。您應該定義清晰的監控目標,並追蹤資源使用率、推論時間和每次推論成本等指標。使用nvidia-smi等工具獲取即時GPU使用情況洞察。

警報和報告的最佳實務包括:

設置監控目標。追蹤資源使用、效能和成本。
使用監控工具。獲取GPU使用情況和系統健康狀況的即時資料。
最佳化資源。應用批次處理和記憶體管理等策略。
設置警報。使用警告、嚴重警報和緊急情況的閾值。
維護系統。進行每日、每週和每月審查以確保營運順暢。

您應該注意這些跡象:

使用率持續保持高位
記憶體使用接近或超過限制
處理佇列顯著增長
錯誤率超過可接受水平
溫度保持在安全運行範圍以上

定期審查有助於在問題變得代價高昂之前發現它們。您應該每天檢查警報日誌,每週檢查使用趨勢,並每月重新校準基準。更新您的監控工具並測試災難復原計劃以保持GPU基礎設施可靠。

注意: 自動化和定期報告使GPU管理更容易且更有效。量化、編排和動態硬體虛擬化都有助於最佳化資源使用並防止浪費。

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

您可以結合監控、自動化和智慧警報來保持GPU使用率高和成本低。當您使用這些策略時,您為高效的GPU管理建立了堅實的基礎。

選擇服務提供商和定價模型

比較美國GPU伺服器租用選項

您在做決定之前需要比較美國GPU伺服器租用提供商。每個提供商提供不同的GPU型號、定價和功能。有些專注於高速網路,而其他則提供即時GPU存取或機器學習特殊工具。下表顯示了主要提供商的GPU產品和起始價格對比:

提供商	GPU產品	每小時起始價格
Hyperstack	NVIDIA H100, NVIDIA A100, NVIDIA L40, RTX A6000/A40	–
Runpod	A100, H100, H200, MI300X, RTX A4000/A6000	按需,按秒計費
Thunder Compute	H100, A100, RTX6000	按需,隨用隨付
CoreWeave	A100, H100, RTX A5000/A6000	按需,競價實例
Lambda Labs	A100, H100	按需,預留

您應該查看每個提供商提供的GPU型號。一些提供商,如Hyperstack,支援NVLink和VM休眠以提供更好的效能和成本節省。Runpod透過FlashBoot技術提供即時GPU存取。Thunder Compute專注於超低定價和開發者工具。CoreWeave針對高效能運算和低延遲GPU配置進行最佳化。Lambda Labs提供混合雲端和預配置的機器學習環境。

評估定價結構

您必須了解定價結構以避免高額小時計費並降低雲端伺服器租用帳單。提供商使用不同的計費方式,如按需、按秒、隨用隨付和預留定價。按需定價提供靈活性,但預留選項可以幫助您長期降低雲端伺服器租用帳單。競價實例提供較低的價格,但您需要承擔中斷風險。您應該將GPU需求與合適的定價模型匹配,以最大化效能並控制成本。

提示: 始終檢查隱藏費用和最低使用要求。這些可能會影響您的總GPU支出。

評估支援和靈活性

在選擇GPU伺服器租用提供商時,支援和靈活性很重要。如果遇到問題,您需要快速獲得幫助。一些提供商提供專門的支援團隊,而其他則使用社群論壇。靈活選項,如VM休眠或無伺服器端點,讓您能夠快速調整資源。您應該選擇能幫助您最佳化GPU效能並根據需要擴展或收縮的提供商。

Hyperstack: 高速網路、NVLink支援、VM休眠。
Runpod: FlashBoot實現即時GPU啟動、安全/社群雲端、LLM就緒端點。
Thunder Compute: 超低定價、即時GPU啟動、開發者工具。
CoreWeave: HPC最佳化、InfiniBand網路、低延遲配置。
Lambda Labs: 混合雲端、預配置ML環境。

透過選擇具有強大支援和靈活功能的提供商,您可以提高GPU效能並降低雲端伺服器租用帳單。在做出承諾之前,始終審查服務協議並測試支援管道。

持續最佳化的最佳實務

安排資源稽核

您應該安排定期資源稽核以保持GPU環境的效率。稽核幫助您找到未使用的GPU伺服器並發現最佳化機會。您可以審查使用報告並將其與工作負載需求進行比較。這個過程支援成本管理並防止浪費。儘量每月稽核您的GPU資源。使用自動化工具追蹤GPU使用率並生成清晰的報告。

提示: 每月稽核有助於及早發現效率問題並改善整體最佳化。

保持技術更新

您需要了解最新的GPU技術。新的硬體和軟體發布可以提升效能並降低成本。您可以訂閱GPU供應商的電子報或加入線上論壇。參加網路研討會並閱讀技術部落格以了解新的最佳化策略。保持資訊更新有助於您在成本管理和資源分配方面做出明智的選擇。

來源	好處
供應商電子報	提前獲取GPU更新
網路研討會	了解最佳化方法
技術部落格	發現成本管理技巧

培訓團隊提高效率

您應該培訓團隊高效使用GPU資源。訓練有素的員工可以發現瓶頸並應用最佳化技術。提供GPU管理和成本管理的工作坊。鼓勵團隊分享最佳實務並相互學習。您可以設置定期培訓課程並提供線上課程存取。

舉辦GPU最佳化工作坊。
分享成本管理策略。
提供線上培訓平台存取。

注意: 技能熟練的團隊有助於保持高GPU使用率並支援持續最佳化。

您可以透過將GPU規格與工作負載匹配來避免浪費GPU資源。使用監控工具追蹤GPU使用情況並自動關閉空閒GPU伺服器。合理調整GPU硬體規模並動態擴展GPU資源。為您的需求選擇正確的GPU伺服器租用提供商和定價模型。共享GPU環境並最佳化程式碼以提高GPU效率。安排定期GPU稽核並培訓團隊管理GPU資源。及時了解GPU技術並經常審查GPU報告。