So verwendest du diesen Rechner
- Trage die Zahl verfügbarer GPUs ein.
- Gib die praktisch erreichbare Parallelität je GPU an.
- Erfasse die mittlere Bearbeitungszeit pro Aufgabe.
- Setze Zielauslastung und Betriebsstunden und berechne den Durchsatz.
Ermittle den realistisch nutzbaren Durchsatz für eine KI-Bildpipeline. Aus GPU-Anzahl, parallelen Aufgaben je GPU, durchschnittlicher Bearbeitungszeit und Zielauslastung wird eine Aufgabenrate pro Sekunde, Stunde und Tag berechnet. So kannst du Produktionskapazität, Backlogs und Skalierungsszenarien beurteilen.
Der Durchsatz ist eine Kapazitätsschätzung unter der Annahme gleichmäßiger Last und stabiler Laufzeit. Er eignet sich besonders für Vergleichsszenarien, etwa zusätzliche GPUs, höheres Batching oder geringere Latenz.
Die tatsächliche Rate kann durch CPU-Vorverarbeitung, Netzwerk, externe APIs, Warteschlangen oder Speicherbandbreite begrenzt werden.
Mit 6 GPUs, 3 parallelen Aufgaben je GPU, 5.5 Sekunden je Aufgabe und 80 % Zielauslastung ergibt sich ein nutzbarer Durchsatz von 2.62 Aufgaben pro Sekunde.
Der Rechner teilt die verfügbare parallele Verarbeitungskapazität durch die Bearbeitungszeit je Aufgabe und reduziert sie anschließend auf die gewählte Zielauslastung.
Eine Reserve kann Lastspitzen, Schwankungen und kurze Störungen abfangen. Welche Zielauslastung sinnvoll ist, hängt von deinem Betriebsmodell ab.
Wenn alle anderen Engpässe unverändert bleiben, verdoppelt eine Halbierung der Bearbeitungszeit rechnerisch den Durchsatz.
Nein. Speicherbandbreite, VRAM und Modellarchitektur können dazu führen, dass zusätzliche Parallelität weniger als linear skaliert.
Prüfe zusätzliche Engpässe wie Datenvorbereitung, Netzwerk, API-Limits, Warteschlangen und Speicher sowie die tatsächlich erreichte Parallelität.
| Kennzahl | Bedeutung |
|---|---|
| Aufgaben/Sekunde | Kurzfristige Verarbeitungsrate. |
| Aufgaben/Stunde | Kapazität für Stundenplanung. |
| Aufgaben/Tag | Kapazität für den eingegebenen Betriebszeitraum. |