花了高端 GPU 的钱，利用率却不到 30%：算力租赁的那些坑

很多团队在算力这件事上，第一步就走歪了。

花的是 A100、H100 这种高端 GPU 的钱，结果一算账，平均利用率不到 30%。

这基本等于什么？

相当于买了一辆跑车，只在市区里当代步车开。

很贵，也很亏。

问题在于，很多人租完 GPU 之后，就不再管了。

默认的逻辑是：硬件够强，效率自然就高。

但现实恰恰相反。

算力利用率低，往往不是模型不行，而是被一些非常基础、却极其常见的坑拖垮了。

第一个坑：盲目选整卡包月

这是最典型、也是最容易忽略的问题。

很多团队一上来就选“整卡包月”，看起来省事，实际上非常浪费。

场景往往是这样的：

• 白天有人跑任务
• 晚上几乎没人动 GPU
• 但 GPU 24 小时都在“站岗”

结果就是，每天有一半以上的时间算力是空转的。

钱已经付了，但卡在发呆。

如果你的工作负载明显集中在白天，这种模式几乎一定会亏。

第二个坑：配置严重过载

简单说一句话：大马拉小车。

有些任务，本身数据量不大、batch 很小，却直接用 A100 去跑。

看起来很“豪华”，实际上是纯浪费。

高端 GPU 的优势在于吞吐，而不是“单任务显得快”。

当任务规模撑不起卡的能力时，多出来的算力就是白白烧钱。

这是算力成本被“吃掉”的第二大来源。

第三个坑：调度毫无章法

这是很多团队最容易忽视，但影响非常大的问题。

常见情况是：

• 多个任务扎堆在同一时间提交
• 有的 GPU 忙到显存爆、任务排队
• 有的 GPU 却整天闲着，几乎没事干

没有统一调度，也没有优先级管理。

结果不是算力不够，而是算力用得一塌糊涂。

三个立刻见效的优化思路

如果前面这三个坑，你至少踩中过一两个，那下面这几条，基本都能用得上。

而且不是“理论优化”，而是立刻能看到效果的那种。

1. 换成碎片化计费

不要一上来就包月。

改成 按时计费、按使用时长结算 的模式，效果通常非常明显。

• 白天跑任务，按实际使用时间付费
• 晚上不用 GPU，就不花钱

在负载不连续的团队里，这一步往往就能 直接把算力成本砍掉 30%～50%。

2. 动态扩容，而不是“一刀切”

不同任务，用不同等级的 GPU。

• 小任务，用入门级卡
• 大任务，自动切换到高端卡

让算力配置跟任务规模匹配，而不是“统一拉满”。

这样做的好处只有一个：

每一块钱，都花在真正需要的地方。

3. 给任务设优先级，错峰运行

这是调度层面最容易被忽略的一点。

可以简单分三类：

• 核心任务：高优先级，优先抢占算力
• 普通任务：正常排队
• 非紧急任务：错峰运行，专门吃“闲置时间”

只要把这一步做好，GPU “有的忙死、有的闲死”这种情况，基本就能消失。

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一个真实的优化结果

之前帮一个 AI 团队做过算力调度优化。

调整前：

• GPU 平均利用率：38%

调整后：

• GPU 平均利用率：81%
• 每月算力成本：直接下降约 40%

模型没换，算法没改，GPU 型号也没变。

只是把用法换对了。

这就是算力方案选对与选错之间的差距。

写在最后

算力这件事，真的不是“卡越贵越好”。

更多时候，问题不在算力不够，而在算力被浪费得太彻底。

你可以不追求极致优化，

但至少别让 GPU 在你看不见的地方，白白烧钱。

最后问一句：

你的 GPU 利用率，现在能到多少？