«Дорогое железо для ИИ, простаивающее в серверной — это памятник неэффективному планированию IT-директора.»
Когда предприятие закупает On-premise стойку с картами Nvidia стоимостью в десятки миллионов рублей, IT-отдел гордо рапортует об успехе. Но при проведении аудита мы часто видим картину: средняя утилизация GPU составляет 3–5%. Серверы стоят в серверной, сжигают киловатты электричества на охлаждение, но реально работают три раза в день, когда пользователи отправляют запросы в RAG. Это катастрофическая неэффективность использования капитала. Высокая утилизация GPU достигается за счет правильной архитектуры: пакетной обработки задач (batching), асинхронных очередей, динамического распределения ресурсов между моделями и использования оптимизированных квантованных весов.