GPU-Slicing & Kubernetes: Wie man teure KI-Ressourcen effizient teilt
In der modernen IT-Infrastruktur ist die GPU zur neuen CPU geworden. Ob Large Language Models (LLMs), Computer Vision oder komplexe Datenanalysen - der Hunger nach Rechenleistung auf Grafikkarten ist im Mittelstand massiv gestiegen. Doch während CPUs seit Jahrzehnten effizient virtualisiert und geteilt werden, stellen GPUs Plattform-Ingenieure oft vor ein Dilemma: Eine High-End-Grafikkarte (wie eine NVIDIA H100 oder A100) ist für einen einzelnen Microservice oft überdimensioniert, gleichzeitig aber zu teuer, um sie im Leerlauf zu lassen.
